Care este diferența dintre învățarea automată în viziunea computerizată și învățarea automată în LLM?
Învățarea automată, un subset al inteligenței artificiale, a fost aplicată în diferite domenii, inclusiv viziunea computerizată și modelele de învățare a limbilor (LLM). Fiecare dintre aceste domenii folosește tehnici de învățare automată pentru a rezolva probleme specifice domeniului, dar diferă semnificativ în ceea ce privește tipurile de date, arhitecturile modelului și aplicațiile. Înțelegerea acestor diferențe este esențială pentru a aprecia unicitatea
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Cât de esențială este Python sau alte cunoștințe de limbaj de programare pentru a implementa ML în practică?
Pentru a aborda întrebarea cât de necesară este Python sau orice alt limbaj de programare cunoștințe pentru implementarea învățării automate (ML) în practică, este vital să înțelegem rolul pe care îl joacă programarea în contextul mai larg al învățării automate și al inteligenței artificiale (AI). Învățarea automată, un subset al AI, implică dezvoltarea de algoritmi care permit
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
De ce este esențial pasul de evaluare a performanței unui model de învățare automată pe un set de date de testare separat și ce s-ar putea întâmpla dacă acest pas este omis?
În domeniul învățării automate, evaluarea performanței unui model pe un set de date de testare separat este o practică fundamentală care susține fiabilitatea și generalizarea modelelor predictive. Acest pas este parte integrantă a procesului de dezvoltare a modelului din mai multe motive, fiecare contribuind la robustețea și credibilitatea predicțiilor modelului. În primul rând, scopul principal
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Care este adevărata valoare a învățării automate în lumea de astăzi și cum putem distinge impactul său real de simplul hype tehnologic?
Învățarea automată (ML), un subset al inteligenței artificiale (AI), a devenit o forță transformatoare în diverse sectoare, oferind o valoare substanțială prin îmbunătățirea proceselor de luare a deciziilor, optimizarea operațiunilor și crearea de soluții inovatoare la probleme complexe. Adevărata valoare constă în capacitatea sa de a analiza cantități mari de date, de a identifica tipare și de a genera predicții sau decizii cu un minim
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Dacă cineva folosește un model Google și îl antrenează pe propria instanță, Google păstrează îmbunătățirile făcute din datele de antrenament?
Când utilizați un model Google și îl antrenați pe propria instanță, întrebarea dacă Google păstrează îmbunătățirile făcute din datele dvs. de antrenament depinde de mai mulți factori, inclusiv serviciul sau instrumentul Google specific pe care îl utilizați și termenii și condițiile asociate cu acel instrument. În contextul mașinii Google Cloud
Cum se știe ce model ML să folosească, înainte de a-l antrena?
Selectarea modelului de învățare automată adecvat înainte de antrenament este un pas esențial în dezvoltarea unui sistem AI de succes. Alegerea modelului poate afecta semnificativ performanța, acuratețea și eficiența soluției. Pentru a lua o decizie în cunoștință de cauză, trebuie să luați în considerare mai mulți factori, inclusiv natura datelor, tipul problemei, de calcul
Poate fi folosită învățarea automată pentru a prezice riscul de boală coronariană?
Învățarea automată a apărut ca un instrument puternic în sectorul sănătății, în special în domeniul predicției riscului de boală coronariană (CHD). Boala coronariană, o afecțiune caracterizată prin îngustarea arterelor coronare din cauza formării plăcii, rămâne o cauză principală de morbiditate și mortalitate la nivel mondial. Abordarea tradițională a evaluării
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Care sunt valorile de evaluare a performanței unui model?
În domeniul învățării automate, în special atunci când se utilizează platforme precum Google Cloud Machine Learning, evaluarea performanței unui model este o sarcină critică care asigură eficacitatea și fiabilitatea modelului. Măsurile de evaluare a performanței unui model sunt diverse și sunt alese în funcție de tipul de problemă abordată, indiferent dacă este
Ce este regresia liniară?
Regresia liniară este o metodă statistică fundamentală care este utilizată pe scară largă în domeniul învățării automate, în special în sarcinile de învățare supravegheată. Acesta servește ca algoritm de bază pentru prezicerea unei variabile dependente continue bazate pe una sau mai multe variabile independente. Premisa regresiei liniare este de a stabili o relație liniară între variabile,
Este posibil să combinați diferite modele ML și să construiți un AI principal?
Combinarea diferitelor modele de învățare automată (ML) pentru a crea un sistem mai robust și mai eficient, adesea denumit ansamblu sau „IA principală”, este o tehnică bine stabilită în domeniul inteligenței artificiale. Această abordare valorifică punctele forte ale mai multor modele pentru a îmbunătăți performanța predictivă, pentru a crește acuratețea și a îmbunătăți fiabilitatea generală a
- Publicat în Inteligența artificială , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată