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
Kako vedeti, kateri model ML uporabiti, preden ga usposobimo?
Izbira ustreznega modela strojnega učenja pred usposabljanjem je bistven korak pri razvoju uspešnega sistema AI. Izbira modela lahko pomembno vpliva na zmogljivost, natančnost in učinkovitost rešitve. Za sprejemanje informirane odločitve je treba upoštevati več dejavnikov, vključno z naravo podatkov, vrsto problema, računskimi
Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
Strojno učenje se je izkazalo kot močno orodje v zdravstvenem sektorju, zlasti na področju napovedovanja tveganja za koronarno srčno bolezen (CHD). Koronarna srčna bolezen, stanje, za katero je značilno zoženje koronarnih arterij zaradi kopičenja plakov, ostaja vodilni vzrok obolevnosti in umrljivosti po vsem svetu. Tradicionalni pristop k ocenjevanju
Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
Na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi platform, kot je Google Cloud Machine Learning, je ocenjevanje uspešnosti modela kritična naloga, ki zagotavlja učinkovitost in zanesljivost modela. Meritve vrednotenja uspešnosti modela so različne in so izbrane glede na vrsto problema, ki ga obravnavamo
Kaj je linearna regresija?
Linearna regresija je temeljna statistična metoda, ki se v veliki meri uporablja na področju strojnega učenja, zlasti pri nalogah nadzorovanega učenja. Služi kot temeljni algoritem za napovedovanje zvezne odvisne spremenljivke na podlagi ene ali več neodvisnih spremenljivk. Predpostavka linearne regresije je vzpostavitev linearne povezave med spremenljivkami,
Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Združevanje različnih modelov strojnega učenja (ML) za ustvarjanje bolj robustnega in učinkovitega sistema, ki se pogosto imenuje ansambel ali "glavni AI", je dobro uveljavljena tehnika na področju umetne inteligence. Ta pristop izkorišča prednosti več modelov za izboljšanje napovedne učinkovitosti, večjo natančnost in večjo splošno zanesljivost
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kateri so nekateri najpogostejši algoritmi, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, vključuje uporabo algoritmov in statističnih modelov, ki računalnikom omogočajo izvajanje nalog brez izrecnih navodil, namesto tega pa se zanašajo na vzorce in sklepanje. Znotraj te domene so bili razviti številni algoritmi za reševanje različnih vrst problemov, od klasifikacije in regresije do združevanja v gruče in zmanjšanja dimenzij.
Kako lahko strojno učenje uporabimo za podatke o gradbenih dovoljenjih?
Strojno učenje (ML) ponuja ogromen potencial za preoblikovanje upravljanja in obdelave podatkov o gradbenih dovoljenjih, kritičnega vidika urbanističnega načrtovanja in razvoja. Uporaba ML na tem področju lahko bistveno poveča učinkovitost, natančnost in procese odločanja. Da bi razumeli, kako je mogoče strojno učenje učinkovito uporabiti za podatke o gradbenih dovoljenjih, je bistveno
Ko se v gradivu govori o "izbiri pravega algoritma", ali to pomeni, da v bistvu vsi možni algoritmi že obstajajo? Kako vemo, da je algoritem "pravi" za določen problem?
Ko razpravljamo o "izbiri pravega algoritma" v kontekstu strojnega učenja, zlasti v okviru umetne inteligence, kot jo zagotavljajo platforme, kot je Google Cloud Machine Learning, je pomembno razumeti, da je ta izbira strateška in tehnična odločitev. Ne gre le za izbiro iz že obstoječega seznama algoritmov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kateri so hiperparametri, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
Na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi platform, kot je Google Cloud Machine Learning, je razumevanje hiperparametrov pomembno za razvoj in optimizacijo modelov. Hiperparametri so nastavitve ali konfiguracije zunaj modela, ki narekujejo proces učenja in vplivajo na delovanje algoritmov strojnega učenja. Za razliko od parametrov modela, ki so
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje