Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
Lielāka datu kopa mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši Google Cloud Machine Learning, attiecas uz datu kolekciju, kas ir plaša apjoma un sarežģītības ziņā. Lielākas datu kopas nozīme ir tās spējā uzlabot mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju un precizitāti. Ja datu kopa ir liela, tā satur
Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
Mašīnmācīšanās jomā hiperparametriem ir izšķiroša nozīme algoritma veiktspējas un darbības noteikšanā. Hiperparametri ir parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Apmācības laikā tās netiek apgūtas; tā vietā viņi kontrolē pašu mācību procesu. Turpretim modeļa parametri tiek apgūti treniņa laikā, piemēram, svari
Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
Mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības jomā piemērota algoritma izvēle ir ļoti svarīga jebkura projekta panākumiem. Ja izvēlētais algoritms nav piemērots konkrētam uzdevumam, tas var radīt neoptimālus rezultātus, palielināt skaitļošanas izmaksas un neefektīvu resursu izmantošanu. Tāpēc ir svarīgi, lai būtu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai Google Vision API iespējo sejas atpazīšanu?
Google Cloud Vision API ir spēcīgs rīks, kas nodrošina dažādas attēlu analīzes iespējas, tostarp seju noteikšanu un atpazīšanu attēlos. Tomēr ir svarīgi precizēt atšķirību starp sejas noteikšanu un sejas atpazīšanu, lai risinātu šo jautājumu. Sejas noteikšana, kas pazīstama arī kā sejas noteikšana, ir process
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Izpratne par attēliem, Seju noteikšana
Kā ieviest AI modeli, kas veic mašīnmācīšanos?
Lai ieviestu AI modeli, kas veic mašīnmācīšanās uzdevumus, ir jāsaprot mašīnmācībā iesaistītie pamatjēdzieni un procesi. Mašīnmācība (ML) ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa, kas ļauj sistēmām mācīties un uzlabot pieredzi bez īpaši programmēšanas. Google Cloud Machine Learning nodrošina platformu un rīkus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā zināt, kad izmantot uzraudzītu un bez uzraudzības apmācību?
Uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās ir divi galvenie mašīnmācīšanās paradigmu veidi, kas kalpo atšķirīgiem mērķiem, pamatojoties uz datu raksturu un uzdevuma mērķiem. Lai izstrādātu efektīvus mašīnmācīšanās modeļus, ir ļoti svarīgi saprast, kad izmantot uzraudzītu apmācību salīdzinājumā ar neuzraudzītu apmācību. Izvēle starp šīm divām pieejām ir atkarīga
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā zināt, vai modelis ir pareizi apmācīts? Vai precizitāte ir galvenais rādītājs un vai tai ir jābūt virs 90%?
Modeļa izstrādes procesa kritisks aspekts ir noteikšana, vai mašīnmācīšanās modelis ir pareizi apmācīts. Lai gan precizitāte ir svarīgs rādītājs (vai pat galvenais rādītājs), novērtējot modeļa veiktspēju, tas nav vienīgais labi apmācīta modeļa rādītājs. Precizitātes sasniegšana virs 90% nav universāla
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir mašīnmācība?
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) apakšnozare, kas koncentrējas uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas ļauj datoriem mācīties un pieņemt prognozes vai lēmumus bez tiešas programmēšanas. Tas ir spēcīgs rīks, kas ļauj mašīnām automātiski analizēt un interpretēt sarežģītus datus, identificēt modeļus un pieņemt apzinātus lēmumus vai prognozes.
Vai mašīnmācība var paredzēt vai noteikt izmantoto datu kvalitāti?
Mašīnmācība, mākslīgā intelekta apakšnozare, spēj paredzēt vai noteikt izmantoto datu kvalitāti. Tas tiek panākts, izmantojot dažādas metodes un algoritmus, kas ļauj mašīnām mācīties no datiem un veikt apzinātas prognozes vai novērtējumus. Google Cloud Machine Learning kontekstā šīs metodes tiek izmantotas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā programmatiski iegūt etiķetes no attēliem, izmantojot Python un Vision API?
Lai programmatiski izvilktu etiķetes no attēliem, izmantojot Python un Vision API, varat izmantot Google Cloud Vision API jaudīgās iespējas. Vision API nodrošina visaptverošu attēlu analīzes funkciju kopumu, tostarp etiķešu noteikšanu, kas ļauj automātiski identificēt un iegūt no attēliem etiķetes. Lai sāktu, jums būs nepieciešams
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Attēlu marķēšana, Etiķešu noteikšana, Eksāmenu apskats