Este Python necesar pentru Machine Learning?
Python este un limbaj de programare utilizat pe scară largă în domeniul Machine Learning (ML) datorită simplității, versatilității și disponibilității numeroaselor biblioteci și cadre care acceptă sarcini ML. Deși nu este o cerință să utilizați Python pentru ML, este destul de recomandat și preferat de mulți practicieni și cercetători din
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Care sunt câteva exemple de învățare semi-supravegheată?
Învățarea semi-supravegheată este o paradigmă de învățare automată care se încadrează între învățarea supravegheată (unde toate datele sunt etichetate) și învățarea nesupravegheată (unde nu sunt etichetate date). În învățarea semi-supravegheată, algoritmul învață dintr-o combinație de o cantitate mică de date etichetate și o cantitate mare de date neetichetate. Această abordare este deosebit de utilă atunci când obțineți
De unde știi când să folosești formarea supravegheată versus formarea nesupravegheată?
Învățarea supravegheată și nesupravegheată sunt două tipuri fundamentale de paradigme de învățare automată care servesc unor scopuri distincte pe baza naturii datelor și a obiectivelor sarcinii în cauză. Înțelegerea când să folosiți formarea supravegheată versus formarea nesupravegheată este crucială în proiectarea modelelor eficiente de învățare automată. Alegerea dintre aceste două abordări depinde
Cum se știe dacă un model este instruit corespunzător? Este acuratețea un indicator cheie și trebuie să fie peste 90%?
Determinarea dacă un model de învățare automată este pregătit corespunzător este un aspect critic al procesului de dezvoltare a modelului. Deși acuratețea este o măsură importantă (sau chiar o măsură cheie) în evaluarea performanței unui model, nu este singurul indicator al unui model bine pregătit. Atingerea unei precizii de peste 90% nu este un lucru universal
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI) care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor care permit computerelor să învețe și să ia predicții sau decizii fără a fi programate în mod explicit. Este un instrument puternic care permite mașinilor să analizeze și să interpreteze automat date complexe, să identifice modele și să ia decizii sau predicții informate.
Ce este o dată etichetată?
O date etichetate, în contextul Inteligenței Artificiale (AI) și în special în domeniul Google Cloud Machine Learning, se referă la un set de date care a fost adnotat sau marcat cu etichete sau categorii specifice. Aceste etichete servesc drept adevăr de bază sau referință pentru antrenarea algoritmilor de învățare automată. Prin asocierea punctelor de date cu acestea
Care este cel mai bun mod de a învăța despre învățarea automată pentru cursanții kinestezici?
Cursanții kinestezici sunt indivizi care învață cel mai bine prin activități fizice și experiențe practice. Când vine vorba de a învăța despre învățarea automată, există mai multe strategii eficiente care răspund nevoilor cursanților kinestezici. În acest răspuns, vom explora cele mai bune modalități prin care cursanții kinestezici să înțeleagă conceptele și principiile învățării automate.
Ce este un vector suport?
Un vector de suport este un concept fundamental în domeniul învățării automate, în special în zona mașinilor cu vector de suport (SVM). SVM-urile sunt o clasă puternică de algoritmi de învățare supravegheată care sunt utilizați pe scară largă pentru sarcini de clasificare și regresie. Conceptul de vector suport formează baza modului în care funcționează și este SVM-urile
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Ce algoritm este potrivit pentru ce model de date?
În domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, selectarea celui mai potrivit algoritm pentru un anumit tipar de date este crucială pentru obținerea unor rezultate precise și eficiente. Diferiți algoritmi sunt proiectați pentru a gestiona tipuri specifice de modele de date, iar înțelegerea caracteristicilor acestora poate îmbunătăți considerabil performanța modelelor de învățare automată. Să explorăm diferiți algoritmi
Învățarea automată poate prezice sau determina calitatea datelor utilizate?
Machine Learning, un subdomeniu al inteligenței artificiale, are capacitatea de a prezice sau de a determina calitatea datelor utilizate. Acest lucru se realizează prin diferite tehnici și algoritmi care permit mașinilor să învețe din date și să facă predicții sau evaluări informate. În contextul Google Cloud Machine Learning, aceste tehnici sunt aplicate