Kio estas ML?
Maŝinlernado (ML) estas subkampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj kiuj ebligas komputilojn lerni kaj fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programitaj. ML-algoritmoj estas dizajnitaj por analizi kaj interpreti kompleksajn ŝablonojn kaj rilatojn en datumoj, kaj tiam uzi ĉi tiun scion por informi.
Kion signifas krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras kaj faras decidojn?
Krei algoritmojn, kiuj lernas surbaze de datumoj, antaŭdiras rezultojn kaj faras decidojn, estas la kerno de maŝinlernado en la kampo de artefarita inteligenteco. Ĉi tiu procezo implikas trejni modelojn uzante datenojn kaj permesante al ili ĝeneraligi ŝablonojn kaj fari precizajn prognozojn aŭ decidojn pri novaj, neviditaj datumoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Senprogramaj prognozoj skale
Kio estas la taksa algoritmo?
La taksadalgoritmo estas fundamenta komponento en la kampo de maŝinlernado. Ĝi ludas decidan rolon en la trejnado kaj prognozoprocezoj taksante la rilatojn inter enigaĵoj kaj produktaĵetikedoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, taksantoj estas uzataj por simpligi la evoluon de maŝinlernado-modeloj per provizado
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas la taksantoj?
Taksistoj ludas decidan rolon en la kampo de maŝinlernado ĉar ili respondecas pri taksado de nekonataj parametroj aŭ funkcioj bazitaj sur observitaj datenoj. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, taksantoj estas uzataj por trejni modelojn kaj fari antaŭdirojn. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en la koncepton de taksantoj, klarigante ilian
Kio estas la diferenco inter maŝinlernado kaj kogna kaj heŭristika lernado?
Maŝinlernado, kogna lernado kaj heŭristika lernado estas ĉiuj aliroj en la kampo de artefarita inteligenteco (AI), kiuj celas ebligi maŝinojn lerni kaj fari decidojn. Dum ili kunhavas iujn similecojn, estas klaraj diferencoj inter ĉi tiuj aliroj. Maŝina lernado estas subkampo de AI, kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Por la tipoj de problemoj: celo, kondiĉoj, rimedoj, ĉu estas ĝuste, ke se ni ne konas unu el la elementoj, tiam ni uzas maŝinlernadon, kaj se du elementoj estas nekonataj, tiam ni ne povas uzi maŝinlernadon?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, la specoj de problemoj povas esti klasifikitaj en tri ĉefaj elementoj: celo, kondiĉoj kaj rimedoj. Ĉiu el tiuj elementoj ludas decidan rolon en determinado de la taŭgeco de uzado de maŝinlernadoteknikoj por solvi specialan problemon. Tamen, ĝi estas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas la difino de modelo en maŝinlernado?
Modelo en maŝinlernado rilatas al matematika reprezentado aŭ algoritmo kiu estas trejnita sur datumaro por fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programita. Ĝi estas fundamenta koncepto en la kampo de artefarita inteligenteco kaj ludas decidan rolon en diversaj aplikoj, intervalante de bildrekono ĝis naturlingva prilaborado. En
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kial gravas provizi specifajn tempojn kiam raportas problemon al Google Cloud Engineering Support?
Kiam oni raportas problemon al Google Cloud Engineering Support, estas grave provizi specifajn tempojn pro pluraj kialoj. Ĉi tiu praktiko estas konsiderata plej bona praktiko en GCP-subtena kazo-administrado, kaj ĝi havas gravan gravecon por certigi efikan kaj efikan problemon kaj solvon. Provizante specifajn tempojn, uzantoj ebligas la subtenan teamon analizi
Kio estas la kernaj proponoj de la biletujo de klientprizorgo de Google Cloud?
La biletujo de klientprizorgo de Google Cloud ampleksas ampleksan gamon da ofertoj dizajnitaj por provizi ampleksan subtenon kaj helpon al uzantoj de la Google Cloud Platform (GCP). Ĉi tiuj ofertoj celas certigi, ke klientoj povas efike utiligi la kapablojn de GCP, solvi ajnajn teknikajn problemojn, kiujn ili povas renkonti, kaj ricevi spertajn gvidojn kiam necese.
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, Subteno de GCP, Akiri subtenon kun Google Cloud Customer Care, Ekzamena revizio
Kiel vi povas fari viajn videojn serĉeblajn kaj malkovreblajn per Google Cloud Video Intelligence?
Por fari viajn videojn serĉeblajn kaj malkovreblajn per Google Cloud Video Intelligence, vi povas utiligi la potencajn funkciojn kaj kapablojn provizitajn de la platformo. Google Cloud Video Intelligence permesas ĉerpi ageblajn komprenojn de viaj videoj aŭtomate analizante ilian enhavon kaj generante metadatenojn. Ĉi tiuj metadatenoj tiam povas esti uzataj por plibonigi serĉeblecon kaj
- eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, GCP-laboratorioj, Google Cloud Video Intelligence, Ekzamena revizio