Če nekdo uporablja Googlov model in ga usposablja na lastnem primeru, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi podatkov o usposabljanju?
Pri uporabi Googlovega modela in njegovem usposabljanju na lastnem primerku je vprašanje, ali Google obdrži izboljšave, narejene na podlagi vaših podatkov o usposabljanju, odvisno od več dejavnikov, vključno z določeno Googlovo storitvijo ali orodjem, ki ga uporabljate, in pogoji storitve, povezanimi s tem orodjem. V kontekstu stroja Google Cloud
Kako vedeti, kateri model ML uporabiti, preden ga usposobimo?
Izbira ustreznega modela strojnega učenja pred usposabljanjem je bistven korak pri razvoju uspešnega sistema AI. Izbira modela lahko pomembno vpliva na zmogljivost, natančnost in učinkovitost rešitve. Za sprejemanje informirane odločitve je treba upoštevati več dejavnikov, vključno z naravo podatkov, vrsto problema, računskimi
Kaj je regresijska naloga?
Regresijska naloga na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu umetne inteligence, vključuje napovedovanje zvezne izhodne spremenljivke na podlagi ene ali več vhodnih spremenljivk. Ta vrsta naloge je temeljnega pomena za strojno učenje in se uporablja, kadar je cilj napovedati količine, kot je napovedovanje cen stanovanj, borza
Kako lahko prehajate med tabelami Vertex AI in AutoML?
Za obravnavo prehoda z Vertex AI na AutoML Tables je pomembno razumeti vlogi obeh platform v naboru orodij za strojno učenje Google Cloud. Vertex AI je celovita platforma za strojno učenje, ki ponuja poenoten vmesnik za upravljanje različnih modelov strojnega učenja, vključno s tistimi, zgrajenimi z uporabo AutoML in modelov po meri. tabele AutoML,
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Strokovno znanje na področju strojnega učenja, Tabele AutoML
Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
Strojno učenje se je izkazalo kot močno orodje v zdravstvenem sektorju, zlasti na področju napovedovanja tveganja za koronarno srčno bolezen (CHD). Koronarna srčna bolezen, stanje, za katero je značilno zoženje koronarnih arterij zaradi kopičenja plakov, ostaja vodilni vzrok obolevnosti in umrljivosti po vsem svetu. Tradicionalni pristop k ocenjevanju
Kakšne so dejanske spremembe zaradi preimenovanja Google Cloud Machine Learning v Vertex AI?
Prehod Googlovega oblaka z mehanizma za strojno učenje v oblaku na umetno inteligenco Vertex predstavlja pomemben razvoj zmogljivosti platforme in uporabniške izkušnje, katerega cilj je poenostavitev življenjskega cikla strojnega učenja (ML) in izboljšanje integracije z drugimi storitvami Google Cloud. Vertex AI je zasnovan tako, da zagotavlja bolj enotno platformo za strojno učenje od konca do konca, ki zajema celotno
Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
Na področju strojnega učenja, zlasti pri uporabi platform, kot je Google Cloud Machine Learning, je ocenjevanje uspešnosti modela kritična naloga, ki zagotavlja učinkovitost in zanesljivost modela. Meritve vrednotenja uspešnosti modela so različne in so izbrane glede na vrsto problema, ki ga obravnavamo
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
Kateri so nekateri najpogostejši algoritmi, ki se uporabljajo pri strojnem učenju?
Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, vključuje uporabo algoritmov in statističnih modelov, ki računalnikom omogočajo izvajanje nalog brez izrecnih navodil, namesto tega pa se zanašajo na vzorce in sklepanje. Znotraj te domene so bili razviti številni algoritmi za reševanje različnih vrst problemov, od klasifikacije in regresije do združevanja v gruče in zmanjšanja dimenzij.