Ano ang Gradient Boosting algorithm?
Kasama sa mga modelo ng pagsasanay sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang paggamit ng iba't ibang algorithm upang i-optimize ang proseso ng pag-aaral at pagbutihin ang katumpakan ng mga hula. Ang isa sa gayong algorithm ay ang Gradient Boosting algorithm. Ang Gradient Boosting ay isang makapangyarihang paraan ng pag-aaral ng ensemble na pinagsasama ang maraming mahihinang mag-aaral, gaya ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2
Ano ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay?
Ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay ay isang mahalagang aspeto sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan. Ito ay tumutukoy sa kakayahan ng isang machine learning system na mahusay na humawak ng malaking halaga ng data at pataasin ang performance nito habang lumalaki ang laki ng dataset. Ito ay partikular na mahalaga kapag nakikitungo sa mga kumplikadong modelo at napakalaking dataset, bilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Paano lumikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data?
Ang proseso ng paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang. Upang makabuo ng isang algorithm para sa layuning ito, kinakailangang maunawaan ang katangian ng invisible na data at kung paano ito magagamit sa mga gawain sa machine learning. Ipaliwanag natin ang algorithmic na diskarte sa paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang ibig sabihin ng lumikha ng mga algorithm na natututo batay sa data, hulaan at gumawa ng mga desisyon?
Ang paggawa ng mga algorithm na natututo batay sa data, nanghuhula ng mga resulta, at gumagawa ng mga pagpapasya ay nasa core ng machine learning sa larangan ng artificial intelligence. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng mga modelo ng pagsasanay gamit ang data at nagpapahintulot sa kanila na gawing pangkalahatan ang mga pattern at gumawa ng mga tumpak na hula o desisyon sa bago, hindi nakikitang data. Sa konteksto ng Google Cloud Machine
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang algorithm ng loss function?
Ang loss function algorithm ay isang mahalagang bahagi sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng pagtatantya ng mga modelo gamit ang simple at simpleng mga estimator. Sa domain na ito, ang loss function algorithm ay nagsisilbing isang tool upang sukatin ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hinulaang halaga ng isang modelo at ang aktwal na mga halaga na naobserbahan sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Ano ang estimator algorithm?
Ang estimator algorithm ay isang pangunahing bahagi sa larangan ng machine learning. Ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagsasanay at mga proseso ng paghula sa pamamagitan ng pagtantya ng mga ugnayan sa pagitan ng mga tampok ng input at mga label ng output. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ginagamit ang mga estimator para pasimplehin ang pagbuo ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagbibigay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Ano ang mga estimator?
Ang mga estimator ay may mahalagang papel sa larangan ng machine learning dahil sila ang may pananagutan sa pagtatantya ng mga hindi kilalang parameter o function batay sa naobserbahang data. Sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ginagamit ang mga estimator para sanayin ang mga modelo at gumawa ng mga hula. Sa sagot na ito, susuriin natin ang konsepto ng mga estimator, na nagpapaliwanag ng kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Ano ang malalaking modelo ng lingguwistika?
Ang malalaking linguistic na modelo ay isang makabuluhang pag-unlad sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) at nagkaroon ng katanyagan sa iba't ibang aplikasyon, kabilang ang natural na pagpoproseso ng wika (NLP) at pagsasalin ng makina. Idinisenyo ang mga modelong ito upang maunawaan at makabuo ng text na tulad ng tao sa pamamagitan ng paggamit ng napakaraming data ng pagsasanay at mga advanced na diskarte sa machine learning. Sa tugon na ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ano ang mga neural network at malalim na neural network?
Ang mga neural network at malalim na neural network ay mga pangunahing konsepto sa larangan ng artificial intelligence at machine learning. Ang mga ito ay makapangyarihang mga modelo na inspirasyon ng istraktura at functionality ng utak ng tao, na may kakayahang matuto at gumawa ng mga hula mula sa kumplikadong data. Ang neural network ay isang computational model na binubuo ng magkakaugnay na mga artipisyal na neuron, na kilala rin
Ano ang isang pangkalahatang algorithm para sa pagkuha ng tampok (isang proseso ng pagbabago ng raw data sa isang hanay ng mga mahahalagang tampok na maaaring magamit ng mga predictive na modelo) sa mga gawain sa pag-uuri?
Ang pag-extract ng feature ay isang mahalagang hakbang sa larangan ng machine learning, dahil kinapapalooban nito ang pagbabago ng raw data sa isang hanay ng mahahalagang feature na maaaring magamit ng mga predictive na modelo. Sa kontekstong ito, ang pag-uuri ay isang partikular na gawain na naglalayong ikategorya ang data sa mga paunang natukoy na klase o kategorya. Isang karaniwang ginagamit na algorithm para sa tampok
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
- 1
- 2