Ali je Python potreben za strojno učenje?
Python je široko uporabljen programski jezik na področju strojnega učenja (ML) zaradi svoje preprostosti, vsestranskosti in razpoložljivosti številnih knjižnic in ogrodij, ki podpirajo naloge ML. Čeprav uporaba Pythona za ML ni obvezna, je zelo priporočljiva in jo dajejo prednost številnim praktikom in raziskovalcem v
Kateri so primeri delno nadzorovanega učenja?
Polnadzorovano učenje je paradigma strojnega učenja, ki spada med nadzorovano učenje (kjer so vsi podatki označeni) in nenadzorovano učenje (kjer noben podatek ni označen). Pri polnadzorovanem učenju se algoritem uči iz kombinacije majhne količine označenih podatkov in velike količine neoznačenih podatkov. Ta pristop je še posebej uporaben pri pridobivanju
Kako vedeti, kdaj uporabiti nadzorovano ali nenadzorovano usposabljanje?
Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta dve temeljni vrsti paradigem strojnega učenja, ki služita različnim namenom glede na naravo podatkov in cilje obravnavane naloge. Razumevanje, kdaj uporabiti nadzorovano usposabljanje v primerjavi z nenadzorovanim usposabljanjem, je ključnega pomena pri oblikovanju učinkovitih modelov strojnega učenja. Izbira med tema dvema pristopoma je odvisna
Kako vedeti, ali je model ustrezno usposobljen? Ali je točnost ključni pokazatelj in ali mora biti nad 90 %?
Ugotavljanje, ali je model strojnega učenja pravilno usposobljen, je kritičen vidik procesa razvoja modela. Medtem ko je natančnost pomembna metrika (ali celo ključna metrika) pri ocenjevanju uspešnosti modela, ni edini pokazatelj dobro usposobljenega modela. Doseganje natančnosti nad 90 % ni univerzalno
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence (AI), ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje in sprejemanje napovedi ali odločitev, ne da bi bili izrecno programirani. Je zmogljivo orodje, ki omogoča strojem samodejno analiziranje in razlago kompleksnih podatkov, prepoznavanje vzorcev in sprejemanje premišljenih odločitev ali napovedi.
Kaj so označeni podatki?
Označeni podatki se v kontekstu umetne inteligence (AI) in posebej v domeni Googlovega strojnega učenja v oblaku nanašajo na nabor podatkov, ki je bil komentiran ali označen s posebnimi oznakami ali kategorijami. Te oznake služijo kot osnovna resnica ali referenca za urjenje algoritmov strojnega učenja. S povezovanjem podatkovnih točk z njihovimi
Kateri je najboljši način učenja strojnega učenja za kinestetične učence?
Kinestetični učenci so posamezniki, ki se najbolje učijo s fizičnimi aktivnostmi in praktičnimi izkušnjami. Ko gre za učenje o strojnem učenju, obstaja več učinkovitih strategij, ki zadovoljujejo potrebe kinestetičnih učencev. V tem odgovoru bomo raziskali najboljše načine za kinestetične učence, da razumejo koncepte in načela strojnega učenja.
Kaj je podporni vektor?
Podporni vektor je temeljni koncept na področju strojnega učenja, zlasti na področju podpornih vektorskih strojev (SVM). SVM so zmogljiv razred algoritmov za nadzorovano učenje, ki se pogosto uporabljajo za naloge klasifikacije in regresije. Koncept podpornega vektorja tvori osnovo delovanja SVM in tudi je
Kateri algoritem je primeren za kateri podatkovni vzorec?
Na področju umetne inteligence in strojnega učenja je izbira najprimernejšega algoritma za določen podatkovni vzorec ključnega pomena za doseganje natančnih in učinkovitih rezultatov. Različni algoritmi so zasnovani za obravnavo določenih vrst podatkovnih vzorcev in razumevanje njihovih značilnosti lahko močno izboljša učinkovitost modelov strojnega učenja. Raziščimo različne algoritme
Ali lahko strojno učenje predvidi ali določi kakovost uporabljenih podatkov?
Strojno učenje, podpodročje umetne inteligence, ima zmožnost napovedovanja ali določanja kakovosti uporabljenih podatkov. To se doseže z različnimi tehnikami in algoritmi, ki omogočajo strojem, da se učijo iz podatkov in dajejo informirane napovedi ali ocene. V kontekstu Google Cloud Machine Learning se te tehnike uporabljajo za