Kas yra ML?
Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto (AI) poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių, leidžiančių kompiuteriams mokytis ir priimti prognozes ar priimti sprendimus, kūrimui be aiškiai užprogramuotų. ML algoritmai yra skirti analizuoti ir interpretuoti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius, o tada naudoti šias žinias
Ką reiškia kurti algoritmus, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja ir priima sprendimus?
Sukurti algoritmus, kurie mokosi remiantis duomenimis, prognozuoja rezultatus ir priima sprendimus, yra mašininio mokymosi dirbtinio intelekto srityje pagrindas. Šis procesas apima modelių mokymą, naudojant duomenis ir leidžiant jiems apibendrinti modelius ir tiksliai prognozuoti ar priimti sprendimus dėl naujų, nematytų duomenų. „Google Cloud Machine“ kontekste
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Serverio prognozės masto
Kas yra apskaičiavimo algoritmas?
Įvertinimo algoritmas yra pagrindinė mašininio mokymosi srities sudedamoji dalis. Jis atlieka lemiamą vaidmenį mokymo ir numatymo procesuose, nes įvertina ryšį tarp įvesties savybių ir išvesties etikečių. „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste skaičiavimai naudojami mašininio mokymosi modelių kūrimui supaprastinti,
Kokie yra sąmatos?
Vertintojai vaidina lemiamą vaidmenį mašininio mokymosi srityje, nes jie yra atsakingi už nežinomų parametrų ar funkcijų įvertinimą remiantis stebimais duomenimis. „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste vertintojai naudojami modeliams mokyti ir prognozėms sudaryti. Šiame atsakyme gilinsimės į vertintojų sąvoką, paaiškinsime jų
Kuo skiriasi mašininis mokymasis nuo kognityvinio ir euristinio mokymosi?
Mašinų mokymasis, kognityvinis mokymasis ir euristinis mokymasis yra visi dirbtinio intelekto (AI) srities metodai, kuriais siekiama leisti mašinoms mokytis ir priimti sprendimus. Nors jie turi tam tikrų panašumų, šie metodai turi ryškių skirtumų. Mašinų mokymasis yra AI poskyris, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas algoritmų ir modelių kūrimui
Dėl problemų tipų: tikslas, sąlygos, priemonės, ar teisinga, kad jei nežinome vieno iš elementų, tai naudojame mašininį mokymąsi, o jei du elementai nežinomi, tai negalime naudoti mašininio mokymosi?
Dirbtinio intelekto srityje, ypač Google Cloud Machine Learning kontekste, problemų tipus galima suskirstyti į tris pagrindinius elementus: tikslą, sąlygas ir priemones. Kiekvienas iš šių elementų vaidina lemiamą vaidmenį nustatant mašininio mokymosi metodų tinkamumą sprendžiant konkrečią problemą. Tačiau yra
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Koks yra mašininio mokymosi modelio apibrėžimas?
Mašininio mokymosi modelis reiškia matematinį vaizdą arba algoritmą, kuris yra apmokytas duomenų rinkinyje, kad būtų galima numatyti ar priimti sprendimus be aiškiai užprogramuoto. Tai pagrindinė sąvoka dirbtinio intelekto srityje ir atlieka lemiamą vaidmenį įvairiose programose, pradedant nuo vaizdo atpažinimo iki natūralios kalbos apdorojimo. Į
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Kodėl svarbu nurodyti konkretų laiką pranešant apie problemą „Google Cloud Engineering“ palaikymo tarnybai?
Pranešant apie problemą „Google Cloud Engineering“ palaikymo tarnybai, labai svarbu nurodyti konkretų laiką dėl kelių priežasčių. Ši praktika laikoma geriausia GSP palaikymo atvejų valdymo praktika ir turi didelę reikšmę užtikrinant veiksmingą ir efektyvų trikčių šalinimą ir sprendimą. Nurodydami konkretų laiką, vartotojai leidžia palaikymo komandai atlikti analizę
Kokie yra pagrindiniai „Google Cloud“ klientų aptarnavimo portfelio pasiūlymai?
„Google Cloud“ klientų aptarnavimo portfelis apima daugybę pasiūlymų, skirtų teikti visapusišką palaikymą ir pagalbą „Google Cloud Platform“ (GCP) naudotojams. Šiais pasiūlymais siekiama užtikrinti, kad klientai galėtų efektyviai išnaudoti GSP galimybes, išspręsti bet kokias technines problemas, su kuriomis jie gali susidurti, ir prireikus gauti ekspertų patarimų.
- paskelbta Debesis Kompiuterija, EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“, GSP palaikymas, Pagalba su „Google Cloud“ klientų aptarnavimo tarnyba, Egzamino peržiūra
Kaip padaryti, kad vaizdo įrašai būtų ieškomi ir atrandami naudojant „Google Cloud Video Intelligence“?
Kad vaizdo įrašų būtų galima ieškoti ir juos būtų galima rasti naudojant „Google Cloud Video Intelligence“, galite pasinaudoti galingomis platformos funkcijomis ir galimybėmis. „Google Cloud Video Intelligence“ leidžia iš vaizdo įrašų gauti naudingų įžvalgų, automatiškai analizuojant jų turinį ir generuojant metaduomenis. Šie metaduomenys gali būti naudojami siekiant pagerinti paieškos galimybes ir