Ar mašininis mokymasis gali pritaikyti, kurį algoritmą naudoti, priklausomai nuo scenarijaus?
Mašininis mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto disciplina, orientuota į sistemų, gebančių mokytis iš duomenų ir laikui bėgant gerinti savo našumą, kūrimą, nereikalaujant, kad kiekviena užduočiai būtų specialiai programuojama. Svarbus mašininio mokymosi aspektas yra algoritmo pasirinkimas: pasirenkamas mokymosi algoritmas, kurį naudoti konkrečiai problemai ar scenarijui. Šis pasirinkimas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Kaip jau apmokytas mašininio mokymosi modelis atsižvelgia į naują duomenų apimtį?
Kai mašininio mokymosi modelis jau yra apmokytas ir aptinka naujus duomenis, šių naujų duomenų integravimo procesas gali būti kelių formų, priklausomai nuo konkrečių reikalavimų ir programos konteksto. Pagrindiniai metodai naujiems duomenims įtraukti į iš anksto apmokytą modelį apima pakartotinį mokymą, tikslinimą ir laipsnišką mokymąsi. Kiekvienas iš šių metodų
Kaip apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose?
Siekiant veiksmingai apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose, būtina taikyti daugiaaspektį požiūrį, apimantį visą mašininio mokymosi gyvavimo ciklą – nuo duomenų rinkimo iki modelio diegimo ir stebėjimo. Mašininio mokymosi šališkumas gali kilti dėl įvairių šaltinių, įskaitant šališkus duomenis, modelio prielaidas ir pačius algoritmus. Norint spręsti šiuos šališkumus, reikia
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Kaip apsaugoti duomenų, naudojamų mašininio mokymosi modeliams mokyti, privatumą?
Duomenų, naudojamų mašininio mokymosi modeliams mokyti, privatumo apsauga yra labai svarbus atsakingo dirbtinio intelekto kūrimo aspektas. Tai apima metodų ir praktikų derinį, skirtą užtikrinti, kad neskelbtina informacija nebūtų atskleista ar netinkamai panaudota. Ši užduotis tampa vis svarbesnė, nes mašininio mokymosi modelių mastas ir sudėtingumas didėja.
Kaip užtikrinti mašininio mokymosi modelių priimamų sprendimų skaidrumą ir suprantamumą?
Mašininio mokymosi modelių skaidrumo ir suprantamumo užtikrinimas yra daugialypis iššūkis, apimantis tiek techninius, tiek etinius aspektus. Kadangi mašininio mokymosi modeliai vis dažniau naudojami tokiose svarbiose srityse kaip sveikatos apsauga, finansai ir teisėsauga, jų sprendimų priėmimo procesų aiškumo poreikis tampa itin svarbus. Šį skaidrumo reikalavimą lemia būtinybė
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Kur saugoma informacija apie neuroninio tinklo modelį (įskaitant parametrus ir hiperparametrus)?
Dirbtinio intelekto srityje, ypač kalbant apie neuroninius tinklus, informacijos saugojimo vietos supratimas yra svarbus tiek kuriant, tiek diegiant modelį. Neuroninio tinklo modelį sudaro keli komponentai, kurių kiekvienas atlieka skirtingą vaidmenį jo veikime ir efektyvume. Du svarbiausi šios sistemos elementai yra modelio
Kuo skiriasi mašininis mokymasis kompiuterinėje vizijoje ir mašininis mokymasis LLM?
Mašininis mokymasis, dirbtinio intelekto pogrupis, buvo taikomas įvairiose srityse, įskaitant kompiuterinę regą ir kalbų mokymosi modelius (LLM). Kiekvienoje iš šių sričių naudojami mašininio mokymosi metodai, siekiant išspręsti konkrečioms sritims būdingas problemas, tačiau jos labai skiriasi duomenų tipais, modelių architektūromis ir taikymais. Šių skirtumų supratimas yra būtinas norint įvertinti unikalų
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Kiek Python ar kitos programavimo kalbos žinios yra būtinos norint įgyvendinti ML praktikoje?
Norint išspręsti klausimą, kiek Python ar bet kurios kitos programavimo kalbos žinios reikalingos mašininiam mokymuisi (ML) praktiškai įgyvendinti, labai svarbu suprasti programavimo vaidmenį platesniame mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto (AI) kontekste. Mašinų mokymasis, AI pogrupis, apima algoritmų, kurie leidžia, kūrimą
Kodėl mašininio mokymosi modelio našumo įvertinimas atskirame bandymo duomenų rinkinyje yra būtinas ir kas gali nutikti, jei šis veiksmas bus praleistas?
Mašininio mokymosi srityje modelio našumo įvertinimas atskirame bandymo duomenų rinkinyje yra pagrindinė praktika, kuria grindžiamas nuspėjamųjų modelių patikimumas ir apibendrinimas. Šis žingsnis yra neatsiejamas nuo modelio kūrimo proceso dėl kelių priežasčių, kurių kiekviena prisideda prie modelio prognozių tvirtumo ir patikimumo. Pirma, pagrindinis tikslas
Kokia yra tikroji mašininio mokymosi vertė šiuolaikiniame pasaulyje ir kaip atskirti tikrąjį jo poveikį nuo paprasto technologinio ažiotažo?
Mašinų mokymasis (ML), dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, tapo transformuojančia jėga įvairiuose sektoriuose, siūlančia didelę vertę gerindama sprendimų priėmimo procesus, optimizuodama operacijas ir kurdama novatoriškus sudėtingų problemų sprendimus. Jo tikroji vertė slypi gebėjime analizuoti didžiulius duomenų kiekius, nustatyti modelius ir generuoti prognozes ar sprendimus su minimaliu