Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
Mašīnmācīšanās modeļa apmācības process ietver tā pakļaušanu milzīgam datu apjomam, lai tas varētu apgūt modeļus un pieņemt prognozes vai pieņemt lēmumus, īpaši neieprogrammējot to katram scenārijam. Apmācības fāzē mašīnmācīšanās modelim tiek veikta virkne iterāciju, kurās tas pielāgo savus iekšējos parametrus, lai samazinātu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir klasifikators?
Klasifikators mašīnmācības kontekstā ir modelis, kas ir apmācīts paredzēt noteiktā ievades datu punkta kategoriju vai klasi. Tas ir uzraudzītas mācīšanās pamatjēdziens, kurā algoritms mācās no marķētiem apmācības datiem, lai prognozētu neredzētus datus. Klasifikatori tiek plaši izmantoti dažādās lietojumprogrammās
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
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
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.
Kas ir marķēti dati?
Apzīmētie dati mākslīgā intelekta (AI) kontekstā un jo īpaši Google mākoņa mašīnmācīšanās jomā attiecas uz datu kopu, kas ir anotēta vai atzīmēta ar īpašām iezīmēm vai kategorijām. Šīs etiķetes kalpo kā pamatpatiesība vai atsauce mašīnmācīšanās algoritmu apmācībai. Sasaistot datu punktus ar tiem
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
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
Kādas ir atšķirības starp uzraudzītu, neuzraudzītu un pastiprinošu mācību pieeju?
Uzraudzīta, neuzraudzīta un pastiprināta mācīšanās ir trīs atšķirīgas pieejas mašīnmācības jomā. Katra pieeja izmanto dažādas metodes un algoritmus, lai risinātu dažāda veida problēmas un sasniegtu konkrētus mērķus. Izpētīsim atšķirības starp šīm pieejām un sniegsim visaptverošu skaidrojumu par to īpašībām un pielietojumiem. Uzraudzīta mācīšanās ir sava veida
Kas ir ML?
Mašīnmācība (ML) 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. ML algoritmi ir izstrādāti, lai analizētu un interpretētu sarežģītus datu modeļus un attiecības un pēc tam izmantotu šīs zināšanas, lai iegūtu informāciju
Kāds ir vispārīgs algoritms problēmas definēšanai ML?
Problēmas noteikšana mašīnmācībā (ML) ietver sistemātisku pieeju attiecīgā uzdevuma formulēšanai tā, lai to varētu risināt, izmantojot ML metodes. Šis process ir ļoti svarīgs, jo tas veido pamatu visam ML konveijam, sākot no datu vākšanas līdz modeļu apmācībai un novērtēšanai. Šajā atbildē mēs izklāstīsim
Kāds ir apmācības paraugu ģenerēšanas mērķis saistībā ar neironu tīkla apmācību spēlēt spēli?
Apmācības paraugu ģenerēšanas mērķis saistībā ar neironu tīkla apmācību spēlēt spēli ir nodrošināt tīklam daudzveidīgu un reprezentatīvu piemēru kopumu, no kuriem tas var mācīties. Apmācības paraugi, kas pazīstami arī kā apmācības dati vai apmācības piemēri, ir būtiski, lai mācītu neironu tīklu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Apmācības dati, Eksāmenu apskats