Ar įmanoma naudoti ML, kad būtų galima pastebėti duomenų paklaidą iš kito ML sprendimo?
Trečiadienis, 08 lapkritis 2023
by Anne Marie Corless
Iš tiesų įmanoma naudoti mašininį mokymąsi (ML), kad būtų galima pastebėti duomenų paklaidą iš kito ML sprendimo. ML algoritmai yra skirti išmokti šablonus ir daryti prognozes, remiantis duomenimis, kuriuos jie randa. Tačiau šie algoritmai taip pat gali netyčia išmokti ir išsaugoti mokymo duomenų paklaidas. Todėl tampa itin svarbu
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Tagged pagal:
Dirbtinis intelektas, Šališkumo aptikimas, Duomenų analizė, Teisingumas, Mašininis mokymasis, ML vamzdynas
Kokios yra skirtingos ML konvejerio fazės TFX?
Sekmadienis, 06 Rugpjūtis 2023
by EITCA akademija
„TensorFlow Extended“ (TFX) yra galinga atvirojo kodo platforma, sukurta palengvinti mašininio mokymosi (ML) modelių kūrimą ir diegimą gamybinėse aplinkose. Jame pateikiamas išsamus įrankių ir bibliotekų rinkinys, leidžiantis kurti galutinius ML vamzdynus. Šiuos dujotiekius sudaro kelios skirtingos fazės, kurių kiekviena atlieka konkretų tikslą ir prisideda