Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
Proces usposabljanja modela strojnega učenja vključuje njegovo izpostavljanje ogromnim količinam podatkov, da se lahko nauči vzorcev in sprejema napovedi ali odločitve, ne da bi bil izrecno programiran za vsak scenarij. Med fazo usposabljanja je model strojnega učenja podvržen vrsti iteracij, kjer prilagodi svoje notranje parametre, da zmanjša
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Ali nenadzorovani model potrebuje usposabljanje, čeprav nima označenih podatkov?
Nenadzorovani model v strojnem učenju ne zahteva označenih podatkov za usposabljanje, saj želi najti vzorce in razmerja znotraj podatkov brez vnaprej določenih oznak. Čeprav nenadzorovano učenje ne vključuje uporabe označenih podatkov, mora model še vedno opraviti proces usposabljanja, da se nauči osnovne strukture podatkov
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
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
Kakšne so razlike med nadzorovanimi, nenadzorovanimi pristopi in pristopi učenja s krepitvijo?
Nadzorovano, nenadzorovano in učenje s krepitvijo so trije različni pristopi na področju strojnega učenja. Vsak pristop uporablja različne tehnike in algoritme za obravnavo različnih vrst težav in doseganje posebnih ciljev. Raziščimo razlike med temi pristopi in zagotovimo izčrpno razlago njihovih značilnosti in aplikacij. Nadzorovano učenje je vrsta
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
Kakšen je splošni algoritem za definiranje problema v ML?
Opredelitev težave pri strojnem učenju (ML) vključuje sistematičen pristop k oblikovanju obravnavane naloge na način, ki ga je mogoče obravnavati s tehnikami ML. Ta proces je ključnega pomena, saj postavlja temelje za celoten nabor ML, od zbiranja podatkov do usposabljanja in vrednotenja modela. V tem odgovoru bomo orisali
Kaj je algoritem srednjega premika in kako se razlikuje od algoritma k-povprečij?
Algoritem srednjega premika je neparametrična tehnika združevanja v gruče, ki se običajno uporablja v strojnem učenju za nenadzorovane učne naloge, kot je združevanje v gruče. Od algoritma k-means se razlikuje v več ključnih vidikih, vključno z načinom dodeljevanja podatkovnih točk grozdom in zmožnostjo prepoznavanja grozdov poljubne oblike. Da bi razumeli pomen
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Grozdenje, k-pomeni in srednji premik, K pomeni iz nič, Pregled izpita
Kako ocenimo delovanje algoritmov za združevanje v gruče brez označenih podatkov?
Na področju umetne inteligence, zlasti pri strojnem učenju s Pythonom, je vrednotenje delovanja algoritmov za združevanje v gruče v odsotnosti označenih podatkov ključna naloga. Algoritmi združevanja v gruče so tehnike nenadzorovanega učenja, katerih cilj je združiti podobne podatkovne točke na podlagi njihovih inherentnih vzorcev in podobnosti. Medtem ko odsotnost označenih podatkov
- 1
- 2