Kailangan ba ang Python para sa Machine Learning?
Ang Python ay isang malawakang ginagamit na programming language sa larangan ng Machine Learning (ML) dahil sa pagiging simple nito, versatility, at pagkakaroon ng maraming library at frameworks na sumusuporta sa mga gawain sa ML. Bagama't hindi kinakailangan na gumamit ng Python para sa ML, ito ay lubos na inirerekomenda at ginusto ng maraming practitioner at mananaliksik sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang ilang halimbawa ng semi-supervised learning?
Ang semi-supervised learning ay isang machine learning paradigm na nasa pagitan ng supervised learning (kung saan ang lahat ng data ay may label) at unsupervised learning (kung saan walang data na may label). Sa semi-supervised na pag-aaral, natututo ang algorithm mula sa isang kumbinasyon ng isang maliit na halaga ng may label na data at isang malaking halaga ng walang label na data. Ang diskarte na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag kumukuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano malalaman kung kailan gagamitin ang pinangangasiwaang pagsasanay laban sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay?
Ang pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay dalawang pangunahing uri ng mga paradigma sa pag-aaral ng machine na nagsisilbi sa mga natatanging layunin batay sa likas na katangian ng data at mga layunin ng gawaing nasa kamay. Ang pag-unawa kung kailan gagamit ng pinangangasiwaang pagsasanay kumpara sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay ay mahalaga sa pagdidisenyo ng mga epektibong modelo ng machine learning. Ang pagpili sa pagitan ng dalawang pamamaraang ito ay nakasalalay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano malalaman kung ang isang modelo ay wastong sinanay? Ang katumpakan ba ay isang pangunahing tagapagpahiwatig at kailangan ba itong higit sa 90%?
Ang pagtukoy kung ang isang machine learning model ay wastong sinanay ay isang kritikal na aspeto ng proseso ng pagbuo ng modelo. Bagama't ang katumpakan ay isang mahalagang sukatan (o kahit isang pangunahing sukatan) sa pagsusuri sa pagganap ng isang modelo, hindi ito ang tanging tagapagpahiwatig ng isang mahusay na sinanay na modelo. Ang pagkamit ng katumpakan sa itaas ng 90% ay hindi pangkalahatan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang machine learning?
Ang machine learning ay isang subfield ng artificial intelligence (AI) na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm at modelo na nagbibigay-daan sa mga computer na matuto at gumawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. Ito ay isang makapangyarihang tool na nagbibigay-daan sa mga makina na awtomatikong suriin at bigyang-kahulugan ang kumplikadong data, tukuyin ang mga pattern, at gumawa ng matalinong mga desisyon o hula.
Ano ang may label na data?
Ang isang may label na data, sa konteksto ng Artificial Intelligence (AI) at partikular sa domain ng Google Cloud Machine Learning, ay tumutukoy sa isang dataset na na-annotate o minarkahan ng mga partikular na label o kategorya. Ang mga label na ito ay nagsisilbing ground truth o reference para sa pagsasanay ng mga algorithm ng machine learning. Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga punto ng data sa kanilang
Ano ang pinakamahusay na paraan upang matutunan ang tungkol sa machine learning para sa mga kinesthetic na nag-aaral?
Ang mga kinesthetic na nag-aaral ay mga indibidwal na pinakamahusay na natututo sa pamamagitan ng mga pisikal na aktibidad at mga hands-on na karanasan. Pagdating sa pag-aaral tungkol sa machine learning, may ilang epektibong diskarte na tumutugon sa mga pangangailangan ng mga kinesthetic na nag-aaral. Sa tugon na ito, tutuklasin namin ang mga pinakamahusay na paraan para maunawaan ng mga kinesthetic na mag-aaral ang mga konsepto at prinsipyo ng machine learning.
Ano ang isang vector ng suporta?
Ang support vector ay isang pangunahing konsepto sa larangan ng machine learning, partikular sa lugar ng support vector machines (SVMs). Ang mga SVM ay isang mahusay na klase ng mga sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral na malawakang ginagamit para sa mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ang konsepto ng isang vector ng suporta ay bumubuo ng batayan ng kung paano gumagana at kung paano gumagana ang mga SVM
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Aling algorithm ang angkop para sa kung aling pattern ng data?
Sa larangan ng artificial intelligence at machine learning, ang pagpili ng pinakaangkop na algorithm para sa isang partikular na pattern ng data ay mahalaga para sa pagkamit ng tumpak at mahusay na mga resulta. Ang iba't ibang algorithm ay idinisenyo upang pangasiwaan ang mga partikular na uri ng mga pattern ng data, at ang pag-unawa sa kanilang mga katangian ay maaaring lubos na mapahusay ang pagganap ng mga modelo ng machine learning. Tuklasin natin ang iba't ibang mga algorithm
Maaari bang hulaan o tukuyin ng machine learning ang kalidad ng data na ginamit?
Ang Machine Learning, isang subfield ng Artificial Intelligence, ay may kakayahang hulaan o matukoy ang kalidad ng data na ginamit. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng iba't ibang mga diskarte at algorithm na nagbibigay-daan sa mga makina na matuto mula sa data at gumawa ng matalinong mga hula o pagtatasa. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, inilalapat ang mga diskarteng ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina