Kaj je ML?
Strojno učenje (ML) 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. Algoritmi ML so zasnovani za analizo in interpretacijo kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih ter nato uporabo tega znanja za informiranje
Kaj pomeni ustvariti algoritme, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo in sprejemajo odločitve?
Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je jedro strojnega učenja na področju umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov z uporabo podatkov in jim omogoča posploševanje vzorcev ter sprejemanje natančnih napovedi ali odločitev na podlagi novih, še nevidenih podatkov. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj je algoritem ocenjevalca?
Algoritem ocenjevalca je temeljna komponenta na področju strojnega učenja. Ima ključno vlogo pri procesih usposabljanja in napovedovanja z ocenjevanjem odnosov med vhodnimi funkcijami in izhodnimi oznakami. V kontekstu Google Cloud Machine Learning se ocenjevalci uporabljajo za poenostavitev razvoja modelov strojnega učenja z zagotavljanjem
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Kaj so cenilci?
Ocenjevalci igrajo ključno vlogo na področju strojnega učenja, saj so odgovorni za ocenjevanje neznanih parametrov ali funkcij na podlagi opazovanih podatkov. V okviru Google Cloud Machine Learning se ocenjevalci uporabljajo za usposabljanje modelov in napovedovanje. V tem odgovoru se bomo poglobili v koncept ocenjevalcev in razložili njihov
Kakšna je razlika med strojnim učenjem ter kognitivnim in hevrističnim učenjem?
Strojno učenje, kognitivno učenje in hevristično učenje so vsi pristopi na področju umetne inteligence (AI), katerih cilj je omogočiti strojem učenje in sprejemanje odločitev. Čeprav imata nekaj podobnosti, sta med tema pristopoma izrazita razlika. Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Za tipe problemov: cilj, pogoji, sredstva, ali je pravilno, da če ne poznamo enega od elementov, potem uporabimo strojno učenje, če sta dva elementa neznana, pa strojnega učenja ne moremo uporabiti?
Na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning, lahko vrste težav razvrstimo v tri glavne elemente: cilj, pogoje in sredstva. Vsak od teh elementov igra ključno vlogo pri določanju primernosti uporabe tehnik strojnega učenja za reševanje določenega problema. Vendar pa je
Kakšna je definicija modela v strojnem učenju?
Model v strojnem učenju se nanaša na matematično predstavitev ali algoritem, ki se uri na naboru podatkov, da daje napovedi ali odločitve, ne da bi bil izrecno programiran. Je temeljni koncept na področju umetne inteligence in igra ključno vlogo v različnih aplikacijah, od prepoznavanja slik do obdelave naravnega jezika. noter
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Zakaj je pomembno, da navedete točno določen čas, ko prijavite težavo podpori Google Cloud Engineering?
Pri poročanju o težavi podpori Google Cloud Engineering je ključnega pomena, da navedete točno določen čas iz več razlogov. Ta praksa velja za najboljšo prakso pri upravljanju primerov podpore GCP in je zelo pomembna pri zagotavljanju učinkovitega in uspešnega odpravljanja in reševanja težav. Z zagotavljanjem določenih časov uporabniki omogočijo ekipi za podporo analizo
Katere so glavne ponudbe portfelja za pomoč strankam Google Cloud?
Portfelj storitev za pomoč strankam Google Cloud obsega široko paleto ponudb, zasnovanih za zagotavljanje celovite podpore in pomoči uporabnikom platforme Google Cloud Platform (GCP). Te ponudbe so namenjene zagotavljanju, da lahko stranke učinkovito uporabljajo zmožnosti GCP, rešijo morebitne tehnične težave, na katere lahko naletijo, in po potrebi prejmejo strokovna navodila.
Kako lahko z Google Cloud Video Intelligence omogočite iskanje in odkrivanje vaših videoposnetkov?
Če želite omogočiti iskanje in odkrivanje vaših videoposnetkov z Google Cloud Video Intelligence, lahko izkoristite zmogljive funkcije in zmogljivosti, ki jih ponuja platforma. Google Cloud Video Intelligence vam omogoča, da iz svojih videoposnetkov pridobite koristne vpoglede s samodejno analizo njihove vsebine in ustvarjanjem metapodatkov. Te metapodatke je nato mogoče uporabiti za izboljšanje možnosti iskanja in
- Objavljeno v Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratoriji GCP, Google Video Video Intelligence, Pregled izpita