Kako že naučen model strojnega učenja upošteva nov obseg podatkov?
Ko je model strojnega učenja že naučen in naleti na nove podatke, lahko postopek integracije tega novega obsega podatkov poteka v več oblikah, odvisno od specifičnih zahtev in konteksta aplikacije. Glavne metode za vključitev novih podatkov v predhodno naučen model vključujejo ponovno učenje, natančno nastavitev in inkrementalno učenje. Vsaka od teh metod...
Kako omejiti pristranskost in diskriminacijo v modelih strojnega učenja?
Za učinkovito omejevanje pristranskosti in diskriminacije v modelih strojnega učenja je bistveno sprejeti večplasten pristop, ki zajema celoten življenjski cikel strojnega učenja, od zbiranja podatkov do uvajanja in spremljanja modela. Pristranskost v strojnem učenju lahko izvira iz različnih virov, vključno s pristranskimi podatki, predpostavkami modela in samimi algoritmi. Obravnavanje teh pristranskosti zahteva
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kako zaščititi zasebnost podatkov, ki se uporabljajo za učenje modelov strojnega učenja?
Zaščita zasebnosti podatkov, ki se uporabljajo za učenje modelov strojnega učenja, je ključni vidik odgovornega razvoja umetne inteligence. Vključuje kombinacijo tehnik in praks, zasnovanih tako, da zagotavljajo, da občutljive informacije niso razkrite ali zlorabljene. Ta naloga postaja vse pomembnejša z naraščajočim obsegom in kompleksnostjo modelov strojnega učenja ter
Kako zagotoviti preglednost in razumljivost odločitev, ki jih sprejemajo modeli strojnega učenja?
Zagotavljanje preglednosti in razumljivosti modelov strojnega učenja je večplasten izziv, ki vključuje tako tehnične kot etične vidike. Ker se modeli strojnega učenja vse pogosteje uporabljajo na ključnih področjih, kot so zdravstvo, finance in kazenski pregon, postaja potreba po jasnosti v njihovih procesih odločanja bistvenega pomena. Ta zahteva po preglednosti izhaja iz nujnosti
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kje so shranjene informacije o modelu nevronske mreže (vključno s parametri in hiperparametri)?
Na področju umetne inteligence, zlasti kar zadeva nevronske mreže, je razumevanje, kje so shranjene informacije, pomembno tako za razvoj kot za uvajanje modela. Model nevronske mreže je sestavljen iz več komponent, od katerih ima vsaka svojo vlogo pri njegovem delovanju in učinkovitosti. Dva najpomembnejša elementa v tem okviru sta modelova
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kakšna je razlika med strojnim učenjem v računalniškem vidu in strojnim učenjem v LLM?
Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, je bilo uporabljeno na različnih področjih, vključno z računalniškim vidom in modeli učenja jezikov (LLM). Vsako od teh področij izkorišča tehnike strojnega učenja za reševanje problemov, specifičnih za domeno, vendar se bistveno razlikujejo glede na tipe podatkov, arhitekturo modelov in aplikacije. Razumevanje teh razlik je bistvenega pomena za cenitev edinstvenega
Kako pomembno je znanje Pythona ali drugega programskega jezika za izvajanje ML v praksi?
Da bi odgovorili na vprašanje, kako potrebno je znanje Pythona ali katerega koli drugega programskega jezika za izvajanje strojnega učenja (ML) v praksi, je bistveno razumeti vlogo, ki jo ima programiranje v širšem kontekstu strojnega učenja in umetne inteligence (AI). Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, vključuje razvoj algoritmov, ki omogočajo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Zakaj je korak ocenjevanja zmogljivosti modela strojnega učenja na ločenem testnem naboru podatkov bistvenega pomena in kaj se lahko zgodi, če ta korak preskočite?
Na področju strojnega učenja je vrednotenje delovanja modela na ločenem testnem naboru podatkov temeljna praksa, ki podpira zanesljivost in posplošljivost napovednih modelov. Ta korak je sestavni del procesa razvoja modela iz več razlogov, od katerih vsak prispeva k robustnosti in zanesljivosti napovedi modela. Prvič, primarni namen
Kakšna je resnična vrednost strojnega učenja v današnjem svetu in kako lahko ločimo njegov pristen vpliv od zgolj tehnološkega navdušenja?
Strojno učenje (ML), podmnožica umetne inteligence (AI), je postalo transformativna sila v različnih sektorjih in ponuja znatno vrednost z izboljšanjem procesov odločanja, optimizacijo delovanja in ustvarjanjem inovativnih rešitev za kompleksne probleme. Njegova prava vrednost je v njegovi zmožnosti analiziranja ogromnih količin podatkov, prepoznavanja vzorcev in ustvarjanja napovedi ali odločitev z minimalnimi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Če nekdo uporablja Googlov model in ga usposablja na lastnem primeru, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi podatkov o usposabljanju?
Pri uporabi Googlovega modela in njegovem usposabljanju na lastnem primerku je vprašanje, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi vaših podatkov o usposabljanju, odvisno od več dejavnikov, vključno z določeno Googlovo storitvijo ali orodjem, ki ga uporabljate, in pogoji storitve, povezanimi s tem orodjem. V kontekstu stroja Google Cloud