Treba li nenadzirani model obuka iako nema označene podatke?
Model bez nadzora u strojnom učenju ne zahtijeva označene podatke za obuku jer ima za cilj pronaći obrasce i odnose unutar podataka bez unaprijed definiranih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model ipak treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka
Koje su neke primjene klasteriranja srednjeg pomaka u strojnom učenju?
Grupiranje srednjeg pomaka popularan je algoritam u području strojnog učenja koji se koristi za zadatke klasteriranja bez nadzora. Ima različite primjene u različitim domenama, uključujući računalni vid, obradu slike, analizu podataka i prepoznavanje uzoraka. U ovom ćemo odgovoru istražiti neke od ključnih primjena grupiranja srednjih pomaka u strojnom učenju.
Što je euklidska udaljenost i zašto je važna u strojnom učenju?
Euklidska udaljenost je temeljni koncept u matematici i igra ključnu ulogu u algoritmima strojnog učenja. To je mjera pravocrtne udaljenosti između dviju točaka u euklidskom prostoru. U kontekstu strojnog učenja, Euklidska udaljenost koristi se za kvantificiranje sličnosti ili različitosti između podatkovnih točaka, što je bitno za
Kako TFX rješava izazove koje nameće promjena osnovne istine i podataka u ML inženjeringu za proizvodne ML implementacije?
TFX (TensorFlow Extended) moćan je okvir koji se bavi izazovima koje donosi promjena osnovne istine i podataka u ML inženjeringu za proizvodne ML implementacije. Pruža sveobuhvatan skup alata i najboljih praksi za učinkovito rješavanje ovih izazova i osiguranje glatkog rada ML modela u proizvodnji. Jedan od ključnih izazova