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
Katere so nekatere aplikacije združevanja v gruče srednjega premika pri strojnem učenju?
Združevanje v gruče s srednjim premikom je priljubljen algoritem na področju strojnega učenja, ki se uporablja za nenadzorovane naloge združevanja v gruče. Ima različne aplikacije na različnih področjih, vključno z računalniškim vidom, obdelavo slik, analizo podatkov in prepoznavanjem vzorcev. V tem odgovoru bomo raziskali nekatere ključne aplikacije združevanja v gruče srednjega premika pri strojnem učenju.
Kaj je evklidska razdalja in zakaj je pomembna pri strojnem učenju?
Evklidska razdalja je temeljni koncept v matematiki in igra ključno vlogo v algoritmih strojnega učenja. Je merilo razdalje v ravni črti med dvema točkama v evklidskem prostoru. V kontekstu strojnega učenja se evklidska razdalja uporablja za količinsko opredelitev podobnosti ali različnosti med podatkovnimi točkami, kar je bistveno za
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Programiranje strojnega učenja, Evklidska razdalja, Pregled izpita
Kako se TFX sooča z izzivi, ki jih prinaša spreminjanje osnovne resnice in podatkov v inženiringu ML za uvedbe produkcijskega ML?
TFX (TensorFlow Extended) je zmogljivo ogrodje, ki se sooča z izzivi, ki jih prinaša spreminjanje osnovne resnice in podatkov v inženirstvu ML za uvedbe produkcijskega ML. Zagotavlja celovit nabor orodij in najboljših praks za učinkovito obvladovanje teh izzivov in zagotavljanje nemotenega delovanja modelov ML v proizvodnji. Eden ključnih izzivov