Je Python potrebný pre strojové učenie?
Python je široko používaný programovací jazyk v oblasti strojového učenia (ML) vďaka svojej jednoduchosti, všestrannosti a dostupnosti mnohých knižníc a rámcov, ktoré podporujú úlohy ML. Aj keď to nie je požiadavka na používanie Pythonu pre ML, je to celkom odporúčané a preferované mnohými odborníkmi a výskumníkmi v
Aké sú niektoré príklady učenia sa čiastočne pod dohľadom?
Učenie s čiastočným dohľadom je paradigma strojového učenia, ktorá spadá medzi učenie pod dohľadom (kde sú označené všetky údaje) a učenie bez dozoru (kde nie sú označené žiadne údaje). Pri čiastočne riadenom učení sa algoritmus učí z kombinácie malého množstva označených údajov a veľkého množstva neoznačených údajov. Tento prístup je obzvlášť užitočný pri získavaní
Ako človek vie, kedy použiť tréning pod dohľadom alebo bez dozoru?
Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru sú dva základné typy paradigiem strojového učenia, ktoré slúžia na odlišné účely na základe povahy údajov a cieľov danej úlohy. Pri navrhovaní efektívnych modelov strojového učenia je kľúčové pochopiť, kedy použiť školenie pod dohľadom verzus školenie bez dozoru. Voľba medzi týmito dvoma prístupmi závisí
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Ako sa dá vedieť, či je modelka správne vycvičená? Je presnosť kľúčovým ukazovateľom a musí byť vyššia ako 90 %?
Určenie, či je model strojového učenia správne natrénovaný, je kritickým aspektom procesu vývoja modelu. Aj keď je presnosť dôležitou metrikou (alebo dokonca kľúčovou metrikou) pri hodnotení výkonu modelu, nie je jediným ukazovateľom dobre trénovaného modelu. Dosiahnutie presnosti nad 90% nie je univerzálne
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Čo je strojové učenie?
Strojové učenie je podoblasť umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na vývoj algoritmov a modelov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa a robiť predpovede alebo rozhodnutia bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Je to výkonný nástroj, ktorý umožňuje strojom automaticky analyzovať a interpretovať zložité údaje, identifikovať vzory a robiť informované rozhodnutia alebo predpovede.
Čo sú to označené údaje?
Označené údaje v kontexte umelej inteligencie (AI) a konkrétne v doméne Google Cloud Machine Learning označujú množinu údajov, ktorá bola anotovaná alebo označená konkrétnymi štítkami alebo kategóriami. Tieto označenia slúžia ako základná pravda alebo referencia pre trénovanie algoritmov strojového učenia. Priradením údajových bodov k ich
Aký je najlepší spôsob, ako sa naučiť o strojovom učení pre kinestetických študentov?
Kinestetickí študenti sú jednotlivci, ktorí sa najlepšie učia prostredníctvom fyzických aktivít a praktických skúseností. Pokiaľ ide o učenie sa o strojovom učení, existuje niekoľko účinných stratégií, ktoré vyhovujú potrebám kinestetických študentov. V tejto odpovedi preskúmame najlepšie spôsoby, ako môžu kinestetickí študenti pochopiť koncepty a princípy strojového učenia.
Čo je vektor podpory?
Podporný vektor je základným konceptom v oblasti strojového učenia, konkrétne v oblasti podporných vektorových strojov (SVM). SVM sú výkonnou triedou algoritmov učenia pod dohľadom, ktoré sa široko používajú pri klasifikačných a regresných úlohách. Koncept vektora podpory tvorí základ toho, ako SVM fungujú a sú
Ktorý algoritmus je vhodný pre ktorý dátový vzor?
V oblasti umelej inteligencie a strojového učenia je pre dosiahnutie presných a efektívnych výsledkov rozhodujúci výber najvhodnejšieho algoritmu pre konkrétny dátový vzor. Rôzne algoritmy sú navrhnuté tak, aby zvládali špecifické typy dátových vzorov a pochopenie ich charakteristík môže výrazne zvýšiť výkon modelov strojového učenia. Poďme preskúmať rôzne algoritmy
Dokáže strojové učenie predpovedať alebo určiť kvalitu použitých údajov?
Strojové učenie, podpole umelej inteligencie, má schopnosť predpovedať alebo určiť kvalitu použitých údajov. To sa dosahuje pomocou rôznych techník a algoritmov, ktoré umožňujú strojom učiť sa z údajov a robiť informované predpovede alebo hodnotenia. V kontexte Google Cloud Machine Learning sa tieto techniky používajú
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie