Ak niekto používa model Google a trénuje ho na vlastnej inštancii, uchováva Google vylepšenia získané z údajov o školení?
Keď používate model Google a trénujete ho na vlastnej inštancii, otázka, či si Google ponechá vylepšenia z vašich tréningových údajov, závisí od niekoľkých faktorov vrátane konkrétnej služby alebo nástroja Google, ktoré používate, a zmluvných podmienok súvisiacich s týmto nástrojom. V kontexte stroja Google Cloud
Ako sa dá vedieť, ktorý model ML sa má použiť, ešte pred jeho trénovaním?
Výber vhodného modelu strojového učenia pred tréningom je základným krokom vo vývoji úspešného systému AI. Výber modelu môže výrazne ovplyvniť výkon, presnosť a efektivitu riešenia. Ak chcete urobiť informované rozhodnutie, musíte zvážiť niekoľko faktorov vrátane povahy údajov, typu problému a výpočtov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Môže sa strojové učenie použiť na predpovedanie rizika koronárnej choroby srdca?
Strojové učenie sa ukázalo ako silný nástroj v sektore zdravotnej starostlivosti, najmä v oblasti predpovedania rizika koronárnej choroby srdca (CHD). Koronárna choroba srdca, stav charakterizovaný zúžením koronárnych artérií v dôsledku nahromadenia plakov, zostáva celosvetovo hlavnou príčinou morbidity a mortality. Tradičný prístup k hodnoteniu
Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
V oblasti strojového učenia, najmä pri využívaní platforiem, ako je napríklad Google Cloud Machine Learning, je hodnotenie výkonnosti modelu kritickou úlohou, ktorá zabezpečuje efektívnosť a spoľahlivosť modelu. Metriky hodnotenia výkonnosti modelu sú rôzne a vyberajú sa na základe typu problému, ktorý sa rieši, či už ide o problém
Čo je lineárna regresia?
Lineárna regresia je základná štatistická metóda, ktorá sa vo veľkej miere využíva v oblasti strojového učenia, najmä v úlohách učenia pod dohľadom. Slúži ako základný algoritmus na predpovedanie spojitej závislej premennej na základe jednej alebo viacerých nezávislých premenných. Predpokladom lineárnej regresie je vytvoriť lineárny vzťah medzi premennými,
Je možné kombinovať rôzne modely ML a zostaviť majstrovskú AI?
Kombinácia rôznych modelov strojového učenia (ML) na vytvorenie robustnejšieho a efektívnejšieho systému, často označovaného ako súbor alebo „master AI“, je dobre zavedenou technikou v oblasti umelej inteligencie. Tento prístup využíva silné stránky viacerých modelov na zlepšenie prediktívneho výkonu, zvýšenie presnosti a zvýšenie celkovej spoľahlivosti
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Aké sú niektoré z najbežnejších algoritmov používaných v strojovom učení?
Strojové učenie, podmnožina umelej inteligencie, zahŕňa použitie algoritmov a štatistických modelov, ktoré počítačom umožňujú vykonávať úlohy bez explicitných pokynov, pričom sa namiesto toho spoliehajú na vzory a odvodenie. V rámci tejto domény bolo vyvinutých množstvo algoritmov na riešenie rôznych typov problémov, od klasifikácie a regresie až po zhlukovanie a redukciu rozmerov.
Ako možno strojové učenie aplikovať na údaje o stavebných povoleniach?
Strojové učenie (ML) ponúka obrovský potenciál na transformáciu správy a spracovania údajov o stavebných povoleniach, čo je kritický aspekt mestského plánovania a rozvoja. Aplikácia ML v tejto oblasti môže výrazne zvýšiť efektivitu, presnosť a rozhodovacie procesy. Aby sme pochopili, ako možno strojové učenie efektívne aplikovať na údaje o stavebných povoleniach, je nevyhnutné
Keď materiály na čítanie hovoria o „výbere správneho algoritmu“, znamená to, že v podstate už existujú všetky možné algoritmy? Ako vieme, že algoritmus je „správny“ pre konkrétny problém?
Pri diskusii o „výbere správneho algoritmu“ v kontexte strojového učenia, najmä v rámci umelej inteligencie poskytovanej platformami ako Google Cloud Machine Learning, je dôležité pochopiť, že táto voľba je strategickým aj technickým rozhodnutím. Nejde len o výber z už existujúceho zoznamu algoritmov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Aké sú hyperparametre používané v strojovom učení?
V oblasti strojového učenia, najmä pri využívaní platforiem, ako je Google Cloud Machine Learning, je pochopenie hyperparametrov dôležité pre vývoj a optimalizáciu modelov. Hyperparametre sú nastavenia alebo konfigurácie mimo modelu, ktoré diktujú proces učenia a ovplyvňujú výkon algoritmov strojového učenia. Na rozdiel od parametrov modelu, ktoré sú
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie