Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
Kapag nakikitungo sa malalaking dataset sa machine learning, mayroong ilang limitasyon na kailangang isaalang-alang upang matiyak ang kahusayan at pagiging epektibo ng mga modelong binuo. Ang mga limitasyong ito ay maaaring magmula sa iba't ibang aspeto tulad ng mga mapagkukunan ng computational, mga hadlang sa memorya, kalidad ng data, at pagiging kumplikado ng modelo. Isa sa mga pangunahing limitasyon ng pag-install ng malalaking dataset
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
Ang machine learning ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa dialogic na tulong sa loob ng larangan ng Artificial Intelligence. Kasama sa dialogic na tulong ang paglikha ng mga system na maaaring makipag-usap sa mga user, maunawaan ang kanilang mga query, at magbigay ng mga nauugnay na tugon. Ang teknolohiyang ito ay malawakang ginagamit sa mga chatbot, virtual assistant, mga application ng serbisyo sa customer, at higit pa. Sa konteksto ng Google Cloud Machine
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Ano ang TensorFlow playground?
Ang TensorFlow Playground ay isang interactive na web-based na tool na binuo ng Google na nagbibigay-daan sa mga user na galugarin at maunawaan ang mga pangunahing kaalaman ng mga neural network. Nagbibigay ang platform na ito ng visual na interface kung saan maaaring mag-eksperimento ang mga user sa iba't ibang mga arkitektura ng neural network, activation function, at dataset para obserbahan ang epekto ng mga ito sa performance ng modelo. Ang TensorFlow Playground ay isang mahalagang mapagkukunan para sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
Ang isang mas malaking dataset sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa loob ng Google Cloud Machine Learning, ay tumutukoy sa isang koleksyon ng data na may malawak na laki at kumplikado. Ang kahalagahan ng isang mas malaking dataset ay nakasalalay sa kakayahan nitong pahusayin ang performance at katumpakan ng mga modelo ng machine learning. Kapag malaki ang isang dataset, naglalaman ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pangkalahatang-ideya ng pag-aaral ng Google machine
Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
Sa larangan ng machine learning, ang mga hyperparameter ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy sa pagganap at pag-uugali ng isang algorithm. Ang mga hyperparameter ay mga parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Hindi sila natutunan sa panahon ng pagsasanay; sa halip, kinokontrol nila ang proseso ng pag-aaral mismo. Sa kaibahan, ang mga parameter ng modelo ay natutunan sa panahon ng pagsasanay, tulad ng mga timbang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang cloud computing?
Ang cloud computing ay isang paradigm na nagsasangkot ng paghahatid ng iba't ibang serbisyo ng computing sa internet. Nagbibigay-daan ito sa mga user na ma-access at magamit ang malawak na hanay ng mga mapagkukunan, tulad ng mga server, storage, database, networking, software, at higit pa, nang hindi nangangailangan ng pagmamay-ari o pamamahala ng pisikal na imprastraktura. Nag-aalok ang modelong ito ng flexibility, scalability, cost-efficiency, at pinahusay na performance kumpara
Ipinapatupad ba ng GSM system ang stream cipher nito gamit ang Linear Feedback Shift Registers?
Sa larangan ng klasikal na cryptography, ang GSM system, na kumakatawan sa Global System for Mobile Communications, ay gumagamit ng 11 Linear Feedback Shift Registers (LFSRs) na magkakaugnay upang lumikha ng isang matatag na stream cipher. Ang pangunahing layunin ng paggamit ng maramihang mga LFSR na kasabay ay upang mapahusay ang seguridad ng mekanismo ng pag-encrypt sa pamamagitan ng pagtaas ng pagiging kumplikado at pagiging random.
Nanalo ba si Rijndael cipher sa isang tawag sa kompetisyon ng NIST upang maging AES cryptosystem?
Ang Rijndael cipher ay nanalo sa kompetisyong ginanap ng National Institute of Standards and Technology (NIST) noong 2000 upang maging Advanced Encryption Standard (AES) cryptosystem. Ang kumpetisyon na ito ay inorganisa ng NIST upang pumili ng bagong symmetric key encryption algorithm na papalit sa aging Data Encryption Standard (DES) bilang pamantayan para sa pag-secure
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/CCF Classical Cryptography Fundamentals, Harangan ng AES ang cipher cryptosystem, Karaniwang Advanced na Pag-encrypt (AES)
Ano ang public-key cryptography (asymmetric cryptography)?
Ang public-key cryptography, na kilala rin bilang asymmetric cryptography, ay isang pangunahing konsepto sa larangan ng cybersecurity na lumitaw dahil sa isyu ng key distribution sa private-key cryptography (symmetric cryptography). Bagama't ang pangunahing pamamahagi ay talagang isang malaking problema sa klasikal na simetriko na kriptograpiya, ang pampublikong-key na kriptograpiya ay nag-aalok ng isang paraan upang malutas ang problemang ito, ngunit ipinakilala din ito.
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/CCF Classical Cryptography Fundamentals, Panimula sa kriptograpiyang susi ng publiko, Ang RSA cryptosystem at mahusay na exponentiation
Ano ang ilang mga paunang natukoy na kategorya para sa pagkilala ng bagay sa Google Vision API?
Ang Google Vision API, isang bahagi ng mga kakayahan sa machine learning ng Google Cloud, ay nag-aalok ng mga advanced na paggana sa pag-unawa sa imahe, kabilang ang pagkilala sa bagay. Sa konteksto ng pagkilala sa bagay, gumagamit ang API ng isang hanay ng mga paunang natukoy na kategorya upang tumpak na matukoy ang mga bagay sa loob ng mga larawan. Ang mga paunang natukoy na kategoryang ito ay nagsisilbing mga reference point para sa mga modelo ng machine learning ng API na mauuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa mga advanced na imahe, Pagtuklas ng mga object