Kaj je linearna regresija?
Linearna regresija je temeljna statistična metoda, ki se v veliki meri uporablja na področju strojnega učenja, zlasti pri nalogah nadzorovanega učenja. Služi kot temeljni algoritem za napovedovanje zvezne odvisne spremenljivke na podlagi ene ali več neodvisnih spremenljivk. Predpostavka linearne regresije je vzpostavitev linearne povezave med spremenljivkami,
Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Združevanje različnih modelov strojnega učenja (ML) za ustvarjanje bolj robustnega in učinkovitega sistema, ki se pogosto imenuje ansambel ali "glavni AI", je dobro uveljavljena tehnika na področju umetne inteligence. Ta pristop izkorišča prednosti več modelov za izboljšanje napovedne učinkovitosti, večjo natančnost in večjo splošno zanesljivost
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Kaj je strojno učenje
Kako uporabiti 7 korakov ML v primeru primera?
Uporaba sedmih korakov strojnega učenja zagotavlja strukturiran pristop k razvoju modelov strojnega učenja, kar zagotavlja sistematičen proces, ki mu je mogoče slediti od opredelitve problema do uvajanja. Ta okvir je koristen tako za začetnike kot za izkušene praktike, saj pomaga pri organizaciji poteka dela in zagotavlja, da noben kritični korak ni spregledan. tukaj,
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Zakaj so bile tabele AutoML ukinjene in kaj jih je nasledilo?
Google Cloud's AutoML Tables je bila storitev, zasnovana tako, da uporabnikom omogoča samodejno izdelavo in uvajanje modelov strojnega učenja na strukturirane podatke. Tabele AutoML niso bile opuščene v tradicionalnem smislu, njihove zmogljivosti so bile v celoti integrirane v Vertex AI. Ta storitev je bila del Googlove širše zbirke AutoML, katere cilj je bil demokratizirati dostop do
Kako pripraviti in očistiti podatke pred treningom?
Na področju strojnega učenja, zlasti pri delu s platformami, kot je Google Cloud Machine Learning, je priprava in čiščenje podatkov kritičen korak, ki neposredno vpliva na zmogljivost in natančnost modelov, ki jih razvijate. Ta proces vključuje več faz, od katerih je vsaka zasnovana tako, da zagotovi visoko raven podatkov, uporabljenih za usposabljanje
Kakšna so osnovna pravila za sprejemanje določene strategije in modela strojnega učenja?
Ko razmišljate o sprejetju posebne strategije na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi globokih nevronskih mrež in ocenjevalcev v okolju Google Cloud Machine Learning, je treba upoštevati več temeljnih pravil in parametrov. Te smernice pomagajo določiti primernost in potencialni uspeh izbranega modela ali strategije, kar zagotavlja
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Globoke nevronske mreže in ocenjevalci
Koliko časa običajno traja, da se naučite osnov strojnega učenja?
Učenje osnov strojnega učenja je večplasten podvig, ki se močno razlikuje glede na več dejavnikov, vključno z učenčevimi predhodnimi izkušnjami s programiranjem, matematiko in statistiko ter intenzivnostjo in globino študijskega programa. Običajno lahko posamezniki pričakujejo, da bodo za pridobitev fundacije porabili od nekaj tednov do nekaj mesecev
Ali se Google Vision API lahko uporablja s Pythonom?
Google Cloud Vision API je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud in razvijalcem omogoča integracijo zmožnosti analize slike v svoje aplikacije. Ta API ponuja široko paleto funkcij, vključno z označevanjem slik, zaznavanjem predmetov, optičnim prepoznavanjem znakov (OCR) in več. Aplikacijam omogoča razumevanje vsebine slik z uporabo Googlovih
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Uvod, Uvod v Google Cloud Vision API
Kako pri čiščenju podatkov zagotoviti, da podatki niso pristranski?
Zagotavljanje, da so postopki čiščenja podatkov brez pristranskosti, je kritična skrb na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi platform, kot je Google Cloud Machine Learning. Pristranskost med čiščenjem podatkov lahko privede do izkrivljenih modelov, kar lahko povzroči netočne ali nepoštene napovedi. Reševanje tega vprašanja zahteva večplasten pristop
Zakaj je strojno učenje pomembno?
Strojno učenje (ML) je ključna podmnožica umetne inteligence (AI), ki je pritegnila veliko pozornosti in naložb zaradi svojega transformativnega potenciala v različnih sektorjih. Njegov pomen je poudarjen z njegovo sposobnostjo, da omogoči sistemom, da se učijo iz podatkov, prepoznajo vzorce in sprejemajo odločitve z minimalnim človeškim posredovanjem. Ta sposobnost je še posebej pomembna pri