Ako netko koristi Googleov model i obučava ga na vlastitoj instanci, zadržava li Google poboljšanja napravljena na temelju podataka o obuci?
Kada koristite Googleov model i trenirate ga na vlastitoj instanci, pitanje hoće li Google zadržati poboljšanja napravljena na temelju vaših podataka o obuci ovisi o nekoliko čimbenika, uključujući konkretnu Googleovu uslugu ili alat koji koristite i uvjete usluge povezane s tim alatom. U kontekstu stroja Google Clouda
Kako znati koji ML model koristiti prije nego što ga obučite?
Odabir odgovarajućeg modela strojnog učenja prije obuke bitan je korak u razvoju uspješnog AI sustava. Odabir modela može značajno utjecati na performanse, točnost i učinkovitost rješenja. Da bi se donijela informirana odluka, mora se uzeti u obzir nekoliko čimbenika, uključujući prirodu podataka, vrstu problema, računalni
Može li se strojno učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
Strojno učenje postalo je moćan alat u zdravstvenom sektoru, posebice u domeni predviđanja rizika od koronarne bolesti srca (CHD). Koronarna bolest srca, stanje koje karakterizira sužavanje koronarnih arterija zbog nakupljanja plaka, i dalje je vodeći uzrok pobola i smrtnosti diljem svijeta. Tradicionalni pristup ocjenjivanju
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 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
Kad se u lektiri govori o "odabiru pravog algoritma", znači li to da u osnovi svi mogući algoritmi već postoje? Kako znamo da je algoritam "pravi" za određeni problem?
Kada se raspravlja o "odabiru pravog algoritma" u kontekstu strojnog učenja, posebno unutar okvira umjetne inteligencije koju pružaju platforme kao što je Google Cloud Machine Learning, važno je razumjeti da je ovaj izbor i strateška i tehnička odluka. Ne radi se samo o odabiru s već postojećeg popisa algoritama
Koji se hiperparametri koriste u strojnom učenju?
U domeni strojnog učenja, osobito kada se koriste platforme kao što je Google Cloud Machine Learning, razumijevanje hiperparametara važno je za razvoj i optimizaciju modela. Hiperparametri su postavke ili konfiguracije izvan modela koje diktiraju proces učenja i utječu na izvedbu algoritama strojnog učenja. Za razliku od parametara modela koji su