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.
Krom traktado de aŭtunaj vermoj-infestiĝoj, kiajn aliajn sektorojn Nazirini kaj ŝia teamo opinias, ke maŝinlernado povas revolucii?
Nazirini kaj ŝia teamo firme kredas, ke maŝinlernado havas la potencialon revolucii plurajn sektorojn preter traktado de aŭtunaj armevermaj infestiĝoj. Ili rekonas la grandegan potencon de maŝinlernado-algoritmoj en analizado de grandaj datumaroj kaj farado de precizaj prognozoj, kiuj povas esti aplikitaj al diversaj domajnoj. En la kunteksto de kultiva malsano-administrado, maŝinlernado povas
Kiel uzantoj povas analizi datumojn pri kompromisoj de GitHub uzante Datalab kaj kiajn komprenojn oni povas akiri?
Por analizi datumojn pri kompromisoj de GitHub per Google Cloud Datalab, uzantoj povas utiligi ĝiajn potencajn funkciojn kaj integriĝon kun diversaj Google-iloj por maŝinlernado. Ekstraktante kaj prilaborante komisitajn datumojn, valoraj komprenoj povas esti akiritaj pri la evoluprocezo, kodkvalito kaj kunlaboraj ŝablonoj ene de GitHub-deponejo. Ĉi tiu analizo povas helpi programistojn kaj projekti