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
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
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.
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
Kateri so nekateri viri literature o strojnem učenju pri usposabljanju algoritmov umetne inteligence?
Strojno učenje je ključni vidik usposabljanja algoritmov umetne inteligence, saj omogoča računalnikom, da se učijo in izboljšujejo iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani. Za celovito razumevanje strojnega učenja pri usposabljanju algoritmov umetne inteligence je nujno raziskati ustrezne vire literature. V tem odgovoru bom podal podroben seznam literature
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kako je izbrano dejanje med vsako iteracijo igre pri uporabi nevronske mreže za napovedovanje dejanja?
Med vsako iteracijo igre pri uporabi nevronske mreže za napovedovanje dejanja je dejanje izbrano na podlagi izhoda nevronske mreže. Nevronska mreža vzame trenutno stanje igre kot vhod in ustvari porazdelitev verjetnosti glede na možna dejanja. Izbrano dejanje je nato izbrano na podlagi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Usposabljanje nevronske mreže za igranje iger s TensorFlow in Open AI, Mreža za testiranje, Pregled izpita
Kateri so primeri interaktivnih aplikacij, ki jih lahko ustvarite s TensorFlow.js?
TensorFlow.js je zmogljiva knjižnica JavaScript, ki razvijalcem omogoča gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja neposredno v brskalniku ali na strežnikih Node.js. S svojim obsežnim naborom API-jev TensorFlow.js omogoča ustvarjanje širokega nabora interaktivnih aplikacij, ki izkoriščajo zmogljivosti umetne inteligence (AI). Na tem področju jih je več