Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
Večji nabor podatkov na področju umetne inteligence, zlasti znotraj Google Cloud Machine Learning, se nanaša na zbirko podatkov, ki je obsežna po velikosti in zapletenosti. Pomen večjega nabora podatkov je v njegovi zmožnosti izboljšanja učinkovitosti in natančnosti modelov strojnega učenja. Ko je nabor podatkov velik, vsebuje
Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
Na področju strojnega učenja imajo hiperparametri ključno vlogo pri določanju delovanja in obnašanja algoritma. Hiperparametri so parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Ne naučijo se jih med usposabljanjem; namesto tega nadzorujejo sam proces učenja. Nasprotno pa se parametri modela, kot so uteži, naučijo med treningom
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
Ali Google Vision API omogoča prepoznavanje obraza?
Google Cloud Vision API je zmogljivo orodje, ki ponuja različne zmožnosti analize slik, vključno z zaznavanjem in prepoznavanjem obrazov v slikah. Vendar pa je bistveno razjasniti razliko med zaznavanjem obraza in prepoznavanjem obraza, da bi odgovorili na obravnavano vprašanje. Zaznavanje obrazov, znano tudi kot zaznavanje obrazov, je postopek
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Razumevanje slik, Odkrivanje obrazov
Kako implementirati model AI, ki izvaja strojno učenje?
Za implementacijo modela AI, ki izvaja naloge strojnega učenja, je treba razumeti temeljne koncepte in procese, vključene v strojno učenje. Strojno učenje (ML) je podmnožica umetne inteligence (AI), ki omogoča sistemom, da se učijo in izboljšujejo iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani. Google Cloud Machine Learning ponuja platformo in orodja
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.
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
Kako lahko programsko izvlečete oznake iz slik z uporabo Pythona in API-ja Vision?
Če želite programsko izvleči oznake iz slik z uporabo Pythona in API-ja Vision, lahko izkoristite zmogljive zmogljivosti API-ja Google Cloud Vision. Vision API ponuja obsežen nabor funkcij za analizo slike, vključno z zaznavanjem oznak, ki vam omogoča samodejno prepoznavanje in ekstrahiranje oznak iz slik. Za začetek boste potrebovali
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Označevanje slik, Zaznavanje nalepk, Pregled izpita