Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
La procezo de trejnado de maŝinlernado-modelo implikas eksponi ĝin al vastaj kvantoj da datenoj por ebligi ĝin lerni padronojn kaj fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programita por ĉiu scenaro. Dum la trejna fazo, la maŝinlernado-modelo spertas serion da ripetoj kie ĝi ĝustigas siajn internajn parametrojn por minimumigi.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
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.
Kiel oni scias kiam uzi kontrolitan kontraŭ nekontrolitan trejnadon?
Kontrolita kaj nekontrolita lernado estas du fundamentaj specoj de maŝinlernadparadigmoj kiuj servas apartajn celojn bazitajn sur la naturo de la datenoj kaj la celoj de la tasko ĉe mano. Kompreni kiam uzi kontrolitan trejnadon kontraŭ nekontrolita trejnado estas decida en desegnado de efikaj maŝinlernado-modeloj. La elekto inter ĉi tiuj du aliroj dependas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas maŝina lernado?
Maŝinlernado 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. Ĝi estas potenca ilo, kiu permesas maŝinojn aŭtomate analizi kaj interpreti kompleksajn datumojn, identigi ŝablonojn kaj fari informitajn decidojn aŭ antaŭdirojn.
Ĉu maŝinlernado povas antaŭdiri aŭ determini la kvaliton de la uzataj datumoj?
Maŝinlernado, subkampo de Artefarita Inteligenteco, havas la kapablon antaŭdiri aŭ determini la kvaliton de la datumoj uzitaj. Ĉi tio estas atingita per diversaj teknikoj kaj algoritmoj, kiuj ebligas maŝinojn lerni de la datumoj kaj fari informitajn antaŭdirojn aŭ taksojn. En la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, ĉi tiuj teknikoj estas aplikataj al
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas la distingoj inter kontrolitaj, nekontrolitaj kaj plifortigaj lernaj aliroj?
Kontrolita, nekontrolita kaj plifortiga lernado estas tri apartaj aliroj en la kampo de maŝinlernado. Ĉiu aliro utiligas malsamajn teknikojn kaj algoritmojn por trakti malsamajn specojn de problemoj kaj atingi specifajn celojn. Ni esploru la distingojn inter ĉi tiuj aliroj kaj donu ampleksan klarigon pri iliaj karakterizaĵoj kaj aplikoj. Kontrolita lernado estas speco de
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.
Kio estas ĝenerala algoritmo por difini problemon en ML?
Difini problemon en maŝinlernado (ML) implikas sisteman aliron al formulado de la tasko ĉe mano en maniero kiel kiu povas esti traktita uzante ML-teknikojn. Ĉi tiu procezo estas decida ĉar ĝi metas la fundamenton por la tuta ML-dukto, de datumkolektado ĝis modela trejnado kaj taksado. En ĉi tiu respondo, ni skizos
Kio estas la mezŝanĝa algoritmo kaj kiel ĝi diferencas de la k-meza algoritmo?
La averaĝa ŝanĝalgoritmo estas ne-parametrika clustering tekniko kiu estas ofte uzita en maŝinlernado por nekontrolitaj lernaj taskoj kiel ekzemple clustering. Ĝi devias de la k-means-algoritmo en pluraj ŝlosilaj aspektoj, inkluzive de la maniero kiel ĝi asignas datenpunktojn al aretoj kaj sia kapablo identigi aretojn de arbitra formo. Por kompreni la meznombran
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Areto, k-signifas kaj meznivela ŝanĝo, K signifas de nulo, Ekzamena revizio
Kiel ni taksas la agadon de clustering-algoritmoj en foresto de etikeditaj datumoj?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en Maŝina Lernado kun Python, taksi la agadon de clustering-algoritmoj en foresto de etikeditaj datumoj estas decida tasko. Clustering-algoritmoj estas nekontrolitaj lernaj teknikoj kiuj planas grupigi similajn datenpunktojn kune surbaze de siaj enecaj padronoj kaj similecoj. Dum la foresto de etikeditaj datumoj
- 1
- 2