Kaj je algoritem Gradient Boosting?
Modeli usposabljanja na področju umetne inteligence, posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning, vključujejo uporabo različnih algoritmov za optimizacijo učnega procesa in izboljšanje natančnosti napovedi. Eden takih algoritmov je algoritem Gradient Boosting. Gradient Boosting je zmogljiva metoda ansambelskega učenja, ki združuje več šibkih učencev, kot je npr
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 2. del
Kakšna je razširljivost urjenja učnih algoritmov?
Razširljivost urjenja učnih algoritmov je ključni vidik na področju umetne inteligence. Nanaša se na sposobnost sistema za strojno učenje, da učinkovito obravnava velike količine podatkov in poveča svojo zmogljivost, ko se velikost nabora podatkov poveča. To je še posebej pomembno, ko imamo opravka s kompleksnimi modeli in ogromnimi nabori podatkov, npr
Kako ustvariti učne algoritme na podlagi nevidnih podatkov?
Postopek ustvarjanja učnih algoritmov na podlagi nevidnih podatkov vključuje več korakov in premislekov. Da bi razvili algoritem za ta namen, je treba razumeti naravo nevidnih podatkov in kako jih je mogoče uporabiti pri nalogah strojnega učenja. Razložimo algoritemski pristop k ustvarjanju učnih algoritmov, ki temeljijo na
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj pomeni ustvariti algoritme, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo in sprejemajo odločitve?
Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je jedro strojnega učenja na področju umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov z uporabo podatkov in jim omogoča posploševanje vzorcev ter sprejemanje natančnih napovedi ali odločitev na podlagi novih, še nevidenih podatkov. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj je algoritem funkcije izgube?
Algoritem funkcije izgube je ključna komponenta na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu modelov ocenjevanja z uporabo preprostih in enostavnih ocenjevalcev. Na tem področju algoritem funkcije izgube služi kot orodje za merjenje neskladja med predvidenimi vrednostmi modela in dejanskimi vrednostmi, opaženimi v
Kaj je algoritem ocenjevalca?
Algoritem ocenjevalca je temeljna komponenta na področju strojnega učenja. Ima ključno vlogo pri procesih usposabljanja in napovedovanja z ocenjevanjem odnosov med vhodnimi funkcijami in izhodnimi oznakami. V kontekstu Google Cloud Machine Learning se ocenjevalci uporabljajo za poenostavitev razvoja modelov strojnega učenja z zagotavljanjem
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Kaj so cenilci?
Ocenjevalci igrajo ključno vlogo na področju strojnega učenja, saj so odgovorni za ocenjevanje neznanih parametrov ali funkcij na podlagi opazovanih podatkov. V okviru Google Cloud Machine Learning se ocenjevalci uporabljajo za usposabljanje modelov in napovedovanje. V tem odgovoru se bomo poglobili v koncept ocenjevalcev in razložili njihov
Kaj so veliki jezikovni modeli?
Veliki lingvistični modeli so pomemben razvoj na področju umetne inteligence (AI) in so pridobili pomen v različnih aplikacijah, vključno z obdelavo naravnega jezika (NLP) in strojnim prevajanjem. Ti modeli so zasnovani za razumevanje in ustvarjanje besedila, podobnega človeku, z uporabo ogromnih količin podatkov o usposabljanju in naprednih tehnik strojnega učenja. V tem odgovoru smo
Kaj so nevronske mreže in globoke nevronske mreže?
Nevronske mreže in globoke nevronske mreže so temeljni koncepti na področju umetne inteligence in strojnega učenja. So zmogljivi modeli, ki jih navdihujeta struktura in funkcionalnost človeških možganov, sposobni učenja in napovedovanja iz zapletenih podatkov. Nevronska mreža je računalniški model, sestavljen iz medsebojno povezanih umetnih nevronov, poznanih tudi
Kakšen je splošen algoritem za ekstrakcijo značilnosti (postopek pretvorbe neobdelanih podatkov v nabor pomembnih značilnosti, ki jih lahko uporabljajo napovedni modeli) v nalogah klasifikacije?
Ekstrakcija funkcij je ključni korak na področju strojnega učenja, saj vključuje pretvorbo neobdelanih podatkov v nabor pomembnih funkcij, ki jih lahko uporabijo napovedni modeli. V tem kontekstu je klasifikacija posebna naloga, katere namen je kategorizirati podatke v vnaprej določene razrede ali kategorije. En pogosto uporabljen algoritem za funkcijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
- 1
- 2