Tama ba o mali ang panukalang ito "Para sa isang pag-uuri ng neural network ang resulta ay dapat na isang pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase."
Sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa larangan ng malalim na pag-aaral, ang pag-uuri ng mga neural network ay mga pangunahing tool para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe, pagproseso ng natural na wika, at higit pa. Kapag tinatalakay ang output ng isang klasipikasyon na neural network, napakahalagang maunawaan ang konsepto ng pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase. Ang pahayag na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Ano ang isang mainit na encoding?
Ang isang mainit na pag-encode ay isang pamamaraan na kadalasang ginagamit sa larangan ng malalim na pag-aaral, partikular sa konteksto ng machine learning at mga neural network. Sa TensorFlow, isang sikat na library ng malalim na pag-aaral, ang isang mainit na pag-encode ay isang paraan na ginagamit upang kumatawan sa kategoryang data sa isang format na madaling maproseso ng mga algorithm ng machine learning. Sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, TFLearn
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
Ano ang decision tree?
Ang decision tree ay isang malakas at malawakang ginagamit na machine learning algorithm na idinisenyo upang malutas ang mga problema sa pag-uuri at pagbabalik. Ito ay isang graphical na representasyon ng isang hanay ng mga panuntunan na ginagamit upang gumawa ng mga pagpapasya batay sa mga feature o attribute ng isang ibinigay na dataset. Ang mga puno ng desisyon ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan ang data
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang klasipikasyon ng mga IP address?
Ang pag-uuri ng mga IP address, sa konteksto ng computer networking at Internet protocol, ay tumutukoy sa pagkakategorya at organisasyon ng mga IP address. Ang IP, o Internet Protocol, ay isang pangunahing protocol na nagbibigay-daan sa komunikasyon sa pagitan ng mga device sa internet. Ang mga IP address ay may mahalagang papel sa pagtukoy at paghahanap ng mga device sa isang network. Pag-unawa sa
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/CNF Computer Networking Fundamentals, Mga protocol sa Internet, Panimula sa mga IP address
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 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
Ano ang Support Vector Machine (SVM)?
Sa larangan ng Artificial Intelligence at Machine Learning, ang Support Vector Machine (SVM) ay isang sikat na algorithm para sa mga gawain sa pag-uuri. Kapag gumagamit ng SVM para sa pag-uuri, ang isa sa mga pangunahing hakbang ay ang paghahanap ng hyperplane na pinakamahusay na naghihiwalay sa mga punto ng data sa iba't ibang klase. Matapos mahanap ang hyperplane, ang pag-uuri ng isang bagong punto ng data
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Suportahan ang vector machine, Mga parameter ng SVM
Ang K na pinakamalapit na kapitbahay na algorithm ba ay angkop para sa pagbuo ng mga nasanay na modelo ng machine learning?
Ang algorithm ng K na pinakamalapit na kapitbahay (KNN) ay talagang angkop para sa pagbuo ng mga nasanay na modelo ng machine learning. Ang KNN ay isang non-parametric algorithm na maaaring magamit para sa parehong mga gawain sa pag-uuri at pagbabalik. Ito ay isang uri ng instance-based na pag-aaral, kung saan inuri ang mga bagong instance batay sa pagkakapareho ng mga ito sa mga kasalukuyang instance sa data ng pagsasanay. KNN
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, K pinakamalapit na aplikasyon ng mga kapitbahay
Paano mo masusuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral?
Upang suriin ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral, maraming sukatan at diskarte ang maaaring gamitin. Ang mga pamamaraan ng pagsusuri na ito ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik at practitioner na masuri ang pagiging epektibo at katumpakan ng kanilang mga modelo, na nagbibigay ng mahahalagang insight sa kanilang pagganap at mga potensyal na lugar para sa pagpapabuti. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang iba't ibang mga diskarte sa pagsusuri na karaniwang ginagamit
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, pagpapakilala, Malalim na pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Pagsusuri sa pagsusulit