Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
Strojno učenje igra ključno vlogo pri dialoški pomoči na področju umetne inteligence. Dialoška pomoč vključuje ustvarjanje sistemov, ki lahko sodelujejo v pogovorih z uporabniki, razumejo njihove poizvedbe in nudijo ustrezne odgovore. Ta tehnologija se pogosto uporablja v klepetalnih robotih, virtualnih pomočnikih, aplikacijah za pomoč strankam itd. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, GCP BigQuery in odprti nabori podatkov
Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
Na področju umetne inteligence (AI) in strojnega učenja je izbira ustreznega algoritma ključnega pomena za uspeh vsakega projekta. Če izbrani algoritem ni primeren za določeno nalogo, lahko povzroči neoptimalne rezultate, povečane računske stroške in neučinkovito uporabo virov. Zato je nujno imeti
Kakšne so prednosti shranjevanja informacij o znamenitostih v obliki tabele z uporabo modula pandas?
Shranjevanje informacij o mejnikih v obliki tabele z uporabo modula pandas ponuja številne prednosti na področju naprednega razumevanja slik, zlasti v kontekstu zaznavanja mejnikov z Google Vision API. Ta pristop omogoča učinkovito manipulacijo s podatki, analizo in vizualizacijo, izboljša celoten potek dela in olajša pridobivanje dragocenih vpogledov iz
Katere so nekatere možne aplikacije uporabe API-ja Google Vision za ekstrakcijo besedila?
Google Vision API je zmogljivo orodje, ki uporablja umetno inteligenco za razumevanje in izločanje besedila iz slik. S svojimi naprednimi zmožnostmi prepoznavanja besedila se API lahko uporablja na različnih področjih in panogah ter ponuja široko paleto možnih aplikacij. Ena od možnih aplikacij uporabe API-ja Google Vision za ekstrakcijo besedila je
Kako lahko naredimo ekstrahirano besedilo bolj berljivo s knjižnico pandas?
Za izboljšanje berljivosti ekstrahiranega besedila s knjižnico pandas v kontekstu zaznavanja besedila API-ja Google Vision in ekstrahiranja iz slik lahko uporabimo različne tehnike in metode. Knjižnica pandas nudi zmogljiva orodja za obdelavo in analizo podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za predhodno obdelavo in oblikovanje izvlečenega besedila v
Kakšna je razlika med Dataflowom in BigQueryjem?
Dataflow in BigQuery sta zmogljivi orodji, ki jih ponuja Google Cloud Platform (GCP) za analizo podatkov, vendar služita različnim namenom in imata različne funkcije. Razumevanje razlik med temi storitvami je ključnega pomena za organizacije, da izberejo pravo orodje za svoje analitične potrebe. Dataflow je upravljana storitev, ki jo zagotavlja GCP za vzporedno izvajanje
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Osnovni koncepti GCP, Pretok podatkov
Ali je izvedljivo uporabiti ML za odkrivanje pristranskosti v podatkih iz druge rešitve ML?
Uporaba strojnega učenja (ML) za odkrivanje pristranskosti v podatkih iz druge rešitve ML je res izvedljiva. Algoritmi ML so zasnovani za učenje vzorcev in napovedovanje na podlagi vzorcev, ki jih najdejo v podatkih. Vendar pa se lahko ti algoritmi tudi nenamerno naučijo in ohranjajo pristranskosti, ki so prisotne v podatkih o usposabljanju. Zato postane ključnega pomena za
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Ali lahko trdimo, da strojno učenje zadeva samo algoritme, ki obravnavajo samo podatke? Torej ne obdeluje informacij, ki izhajajo iz podatkov in ne obdeluje znanja, ki izhaja iz informacij?
Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje in sprejemanje napovedi ali odločitev na podlagi podatkov. Čeprav je res, da se strojno učenje ukvarja predvsem s podatki, je napačno trditi, da sploh ne obravnava nobenih informacij oz.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kako je mogoče namestiti potrebne pakete za učinkovito obdelavo in analizo podatkov v jedru Kaggle?
Za učinkovito obdelavo in analizo podatkov v jedru Kaggle za namene 3D konvolucijske nevronske mreže s tekmovanjem za odkrivanje pljučnega raka Kaggle je treba namestiti posebne pakete. Ti paketi zagotavljajo osnovna orodja in funkcije za branje, predhodno obdelavo in analizo podatkov. V tem odgovoru bomo razpravljali o potrebnih
Kaj je cilj združevanja k-means v gruče in kako se ga doseže?
Cilj združevanja k-means v gruče je razdeliti dani nabor podatkov v k različnih gruč, da se identificirajo osnovni vzorci ali skupine znotraj podatkov. Ta algoritem za nenadzorovano učenje dodeli vsako podatkovno točko gruči z najbližjo srednjo vrednostjo, od tod tudi ime "k-means". Algoritem želi minimizirati varianco znotraj grozda oz