Ĉu nekontrolita modelo bezonas trejnadon kvankam ĝi ne havas etikeditan datumojn?
Nekontrolita modelo en maŝinlernado ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado ĉar ĝi celas trovi ŝablonojn kaj rilatojn ene de la datenoj sen antaŭdifinitaj etikedoj. Kvankam nekontrolita lernado ne implikas la uzon de etikeditaj datenoj, la modelo ankoraŭ devas sperti trejnan procezon por lerni la subesta strukturo de la datenoj.
Kio estas kelkaj aplikoj de averaĝa ŝanĝa amasiĝo en maŝinlernado?
Mezŝanĝa grupigo estas populara algoritmo en la kampo de maŝinlernado, kiu estas uzata por nekontrolitaj grupaj taskoj. Ĝi havas diversajn aplikojn en malsamaj domajnoj, inkluzive de komputila vizio, bildprilaborado, datenanalizo kaj padronrekono. En ĉi tiu respondo, ni esploros kelkajn el la ŝlosilaj aplikoj de averaĝa ŝanĝgrupo en maŝinlernado.
Kio estas eŭklida distanco kaj kial ĝi gravas en maŝinlernado?
Eŭklida distanco estas fundamenta koncepto en matematiko kaj ludas decidan rolon en maŝinlernado-algoritmoj. Ĝi estas mezuro de la rektlinia distanco inter du punktoj en eŭklida spaco. En la kunteksto de maŝinlernado, eŭklida distanco estas uzata por kvantigi la similecon aŭ malsimilecon inter datenpunktoj, kio estas esenca por
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Programado de maŝina lernado, Eŭklida distanco, Ekzamena revizio
Kiel TFX traktas la defiojn prezentitajn per ŝanĝado de grunda vero kaj datumoj en ML-inĝenierado por produktaj ML-deplojoj?
TFX (TensorFlow Extended) estas potenca kadro, kiu traktas la defiojn prezentitajn per ŝanĝado de grunda vero kaj datumoj en ML-inĝenierado por produktaj ML-deplojoj. Ĝi provizas ampleksan aron de iloj kaj plej bonaj praktikoj por trakti ĉi tiujn defiojn efike kaj certigi la glatan funkciadon de ML-modeloj en produktado. Unu el la ĉefaj defioj