Pagal kokius kriterijus pasirenkamas tinkamas algoritmas konkrečiai problemai?
Tinkamo algoritmo pasirinkimas konkrečiai mašininio mokymosi problemai yra užduotis, kuriai reikia visapusiško problemos srities, duomenų charakteristikų ir algoritminių savybių supratimo. Atrankos procesas yra labai svarbus mašininio mokymosi procesas, nes jis gali reikšmingai paveikti modelio veikimą, efektyvumą ir aiškinamumą. Čia mes
Jei kas nors naudoja „Google“ modelį ir moko jį savarankiškai, ar „Google“ išlaiko patobulinimus, padarytus iš mokymo duomenų?
Kai naudojate „Google“ modelį ir mokote jį savo pavyzdžiu, klausimas, ar „Google“ išsaugo patobulinimus, atliktus iš jūsų mokymo duomenų, priklauso nuo kelių veiksnių, įskaitant konkrečią naudojamą „Google“ paslaugą ar įrankį ir su tuo įrankiu susietas paslaugų teikimo sąlygas. „Google Cloud“ įrenginio kontekste
Kaip žinoti, kurį ML modelį naudoti prieš jį mokant?
Tinkamo mašininio mokymosi modelio pasirinkimas prieš mokymą yra esminis žingsnis kuriant sėkmingą AI sistemą. Modelio pasirinkimas gali labai paveikti sprendimo veikimą, tikslumą ir efektyvumą. Norint priimti pagrįstą sprendimą, reikia atsižvelgti į kelis veiksnius, įskaitant duomenų pobūdį, problemos tipą, skaičiavimo
Kas yra regresijos užduotis?
Regresijos užduotis mašininio mokymosi srityje, ypač dirbtinio intelekto kontekste, apima nenutrūkstamo išvesties kintamojo numatymą, pagrįstą vienu ar daugiau įvesties kintamųjų. Tokio tipo užduotys yra labai svarbios mašininiam mokymuisi ir naudojamos, kai tikslas yra numatyti kiekius, pvz., prognozuoti būsto kainas, akcijų rinką.
Kaip galima pereiti tarp Vertex AI ir AutoML lentelių?
Norint pereiti nuo „Vertex AI“ prie „AutoML Tables“, svarbu suprasti abiejų platformų vaidmenis „Google Cloud“ mašininio mokymosi įrankių rinkinyje. Vertex AI yra išsami mašininio mokymosi platforma, siūlanti vieningą sąsają, skirtą valdyti įvairius mašininio mokymosi modelius, įskaitant sukurtus naudojant AutoML ir pasirinktinius modelius. AutoML lentelės,
Ar mašininis mokymasis gali būti naudojamas prognozuojant koronarinės širdies ligos riziką?
Mašininis mokymasis tapo galinga priemone sveikatos priežiūros sektoriuje, ypač prognozuojant koronarinės širdies ligos (CHD) riziką. Koronarinė širdies liga, būklė, kuriai būdingas vainikinių arterijų susiaurėjimas dėl apnašų kaupimosi, išlieka pagrindine sergamumo ir mirtingumo priežastimi visame pasaulyje. Tradicinis požiūris į vertinimą
Kokie yra faktiniai pokyčiai dėl „Google Cloud Machine Learning“ prekės ženklo pakeitimo į „Vertex AI“?
„Google Cloud“ perėjimas nuo „Cloud Machine Learning Engine“ prie „Vertex AI“ reiškia reikšmingą platformos galimybių ir naudotojų patirties evoliuciją, kuria siekiama supaprastinti mašininio mokymosi (ML) gyvavimo ciklą ir pagerinti integraciją su kitomis „Google Cloud“ paslaugomis. Vertex AI sukurta taip, kad būtų sukurta vieningesnė, visapusiška mašininio mokymosi platforma, apimanti visą
Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
Mašininio mokymosi srityje, ypač naudojant tokias platformas kaip Google Cloud Machine Learning, modelio našumo įvertinimas yra labai svarbi užduotis, užtikrinanti modelio efektyvumą ir patikimumą. Modelio našumo vertinimo metrikos yra įvairios ir parenkamos atsižvelgiant į sprendžiamos problemos tipą, ar ji
Kas yra tiesinė regresija?
Tiesinė regresija yra pagrindinis statistinis metodas, plačiai naudojamas mašininio mokymosi srityje, ypač atliekant prižiūrimas mokymosi užduotis. Jis naudojamas kaip pagrindinis algoritmas numatant nuolatinį priklausomą kintamąjį, pagrįstą vienu ar daugiau nepriklausomų kintamųjų. Tiesinės regresijos prielaida yra nustatyti tiesinį ryšį tarp kintamųjų,
Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
Įvairių mašininio mokymosi (ML) modelių derinimas siekiant sukurti tvirtesnę ir efektyvesnę sistemą, dažnai vadinamą ansambliu arba „pagrindiniu AI“, yra gerai žinomas metodas dirbtinio intelekto srityje. Šis metodas išnaudoja kelių modelių pranašumus, kad pagerintų nuspėjamą našumą, padidintų tikslumą ir padidintų bendrą modelio patikimumą.