Spomenuli ste mnoge vrste algoritama poput linearne regresije, stabla odlučivanja. Jesu li to sve neuronske mreže?
U kontekstu strojnog učenja, važno je razumjeti razliku između različitih vrsta algoritama i njihovih odgovarajućih klasifikacija. Pitanje koje se postavlja uključuje smatraju li se algoritmi kao što su linearna regresija i stabla odlučivanja neuronskim mrežama. Ovo ispitivanje zahtijeva istraživanje različitih kategorija algoritama strojnog učenja i njihovih
Koje su metrike procjene izvedbe modela?
U području strojnog učenja, posebno kada se koriste platforme kao što je Google Cloud Machine Learning, procjena izvedbe modela kritičan je zadatak koji osigurava učinkovitost i pouzdanost modela. Mjerila evaluacije izvedbe modela su raznolika i biraju se na temelju vrste problema koji se rješava, bilo da je to
Što je linearna regresija?
Linearna regresija temeljna je statistička metoda koja se intenzivno koristi u domeni strojnog učenja, osobito u zadacima učenja pod nadzorom. Služi kao temeljni algoritam za predviđanje kontinuirane zavisne varijable na temelju jedne ili više nezavisnih varijabli. Pretpostavka linearne regresije je uspostaviti linearni odnos između varijabli,
Je li moguće kombinirati različite ML modele i izgraditi master AI?
Kombiniranje različitih modela strojnog učenja (ML) za stvaranje robusnijeg i učinkovitijeg sustava, koji se često naziva ansambl ili "master AI", dobro je uspostavljena tehnika u području umjetne inteligencije. Ovaj pristup iskorištava snagu višestrukih modela kako bi se poboljšala prediktivna izvedba, povećala točnost i povećala ukupna pouzdanost
Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u strojnom učenju?
Strojno učenje, podskup umjetne inteligencije, uključuje upotrebu algoritama i statističkih modela kako bi se računalima omogućilo izvršavanje zadataka bez izričitih uputa oslanjajući se na obrasce i zaključivanje umjesto toga. Unutar ove domene razvijeni su brojni algoritmi za rješavanje različitih vrsta problema, u rasponu od klasifikacije i regresije do grupiranja i smanjenja dimenzionalnosti.
Kako izraditi verziju modela?
Stvaranje verzije modela strojnog učenja u Google Cloud Platform (GCP) ključni je korak u implementaciji modela za predviđanja bez poslužitelja na velikom broju. Verzija se u ovom kontekstu odnosi na određenu instancu modela koji se može koristiti za predviđanja. Ovaj je proces sastavni dio upravljanja i održavanja različitih iteracija
Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
Primjena sedam koraka strojnog učenja pruža strukturirani pristup razvoju modela strojnog učenja, osiguravajući sustavan proces koji se može pratiti od definiranja problema do implementacije. Ovaj okvir je koristan i za početnike i za iskusne praktičare, jer pomaže u organiziranju tijeka rada i osigurava da nijedan kritični korak nije zanemaren. Ovdje,
Kako se strojno učenje može primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama?
Strojno učenje (ML) nudi ogroman potencijal za transformaciju upravljanja i obrade podataka o građevinskim dozvolama, što je ključni aspekt urbanog planiranja i razvoja. Primjena ML-a u ovoj domeni može značajno poboljšati učinkovitost, točnost i procese donošenja odluka. Bitno je razumjeti kako se strojno učenje može učinkovito primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama
Zašto su AutoML tablice ukinute i što ih nasljeđuje?
Google Cloud's AutoML Tables bila je usluga osmišljena kako bi korisnicima omogućila automatsku izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja na strukturiranim podacima. AutoML tablice nisu prekinute u tradicionalnom smislu, njihove su mogućnosti u potpunosti integrirane u Vertex AI. Ova je usluga bila dio Googleovog šireg paketa AutoML koji je imao za cilj demokratizirati pristup
Koji je zadatak tumačenja crteža koje crtaju igrači u kontekstu umjetne inteligencije?
Tumačenje crteža koje crtaju igrači fascinantan je zadatak u području umjetne inteligencije, osobito kada se koristi Google Quick, Draw! skup podataka. Ovaj zadatak uključuje primjenu tehnika strojnog učenja za prepoznavanje i klasificiranje ručno nacrtanih skica u unaprijed definirane kategorije. Quick, Draw! skup podataka, javno dostupna zbirka od preko 50 milijuna crteža