Kādus resursus Google nodrošina mašīnmācīšanās projektiem?
Google nodrošina plašu resursu klāstu mašīnmācīšanās projektiem, izmantojot Google mākoņplatformas (GCP) ekosistēmu. Šie resursi ir paredzēti, lai atbalstītu izstrādātājus un datu zinātniekus, veidojot, apmācot un izvietojot mašīnmācības modeļus efektīvi un efektīvi. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažādus resursus, ko Google piedāvā mašīnmācīšanās projektiem.
Kāda ir ikdienas pieredze, kas izmanto mašīnmācīšanos?
Mašīnmācība, mākslīgā intelekta apakšnozare, ir spēcīgs rīks, kas ļauj datoriem mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai pieņemt lēmumus bez tiešas programmēšanas. Līdz ar mākoņdatošanas parādīšanos mašīnmācība ir kļuvusi pieejamāka un tiek izmantota dažādās ikdienas pieredzē. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažus no tiem
Kā mašīnmācība sniedz prognozes par jauniem piemēriem?
Mašīnmācīšanās algoritmi ir izstrādāti, lai prognozētu jaunus piemērus, izmantojot modeļus un attiecības, kas iegūtas no esošajiem datiem. Mākoņdatošanas un īpaši Google Cloud Platform (GCP) laboratoriju kontekstā šo procesu atvieglo jaudīgā mašīnmācīšanās ar Cloud ML Engine. Lai saprastu, kā mašīnmācība sniedz prognozes
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, GSP laboratorijas, Mašīnmācība ar Cloud ML Engine, Eksāmenu apskats
Kādas ir mašīnmācības pamatdarbības?
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas koncentrējas uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas ļauj datoriem mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai pieņemt lēmumus bez tiešas programmēšanas. Mākoņdatošanas kontekstā, jo īpaši Google Cloud Platform (GCP) un tās Cloud ML Engine, ir vairākas galvenās darbības,
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, GSP laboratorijas, Mašīnmācība ar Cloud ML Engine, Eksāmenu apskats
Kāda ir atšķirība starp mašīnmācību un mākslīgo intelektu (AI) mākoņdatošanas kontekstā?
Mākoņdatošanas kontekstā mašīnmācība un mākslīgais intelekts (AI) ir divi atšķirīgi, bet savstarpēji saistīti jēdzieni. Mašīnmācīšanās attiecas uz procesu, kas ļauj datoriem mācīties no datiem un uzlabot to veiktspēju konkrēta uzdevuma veikšanā bez īpaši programmēšanas. No otras puses, AI ir plašāks lauks, kas ietver
- Publicēta Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google mākoņa platforma, GSP laboratorijas, Mašīnmācība ar Cloud ML Engine, Eksāmenu apskats