Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
Ang proseso ng pagsasanay sa isang modelo ng machine learning ay nagsasangkot ng paglalantad nito sa napakaraming data upang bigyang-daan itong matuto ng mga pattern at gumawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma para sa bawat senaryo. Sa yugto ng pagsasanay, ang modelo ng machine learning ay sumasailalim sa isang serye ng mga pag-ulit kung saan inaayos nito ang mga panloob na parameter nito upang mabawasan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang classifier?
Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Ang mga classifier ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon
- 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 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
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
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
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng pinangangasiwaan, hindi pinangangasiwaan at reinforcement learning approach?
Ang supervised, unsupervised, at reinforcement learning ay tatlong natatanging diskarte sa larangan ng machine learning. Ang bawat diskarte ay gumagamit ng iba't ibang mga diskarte at algorithm upang matugunan ang iba't ibang uri ng mga problema at makamit ang mga tiyak na layunin. Tuklasin natin ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga diskarteng ito at magbigay ng komprehensibong paliwanag ng kanilang mga katangian at aplikasyon. Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay isang uri ng
Ano ang ML?
Ang Machine Learning (ML) 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. Ang mga ML algorithm ay idinisenyo upang suriin at bigyang-kahulugan ang mga kumplikadong pattern at relasyon sa data, at pagkatapos ay gamitin ang kaalamang ito para magkaroon ng kaalaman
Ano ang isang pangkalahatang algorithm para sa pagtukoy ng isang problema sa ML?
Ang pagtukoy ng problema sa machine learning (ML) ay nagsasangkot ng isang sistematikong diskarte sa pagbabalangkas ng gawain sa isang paraan na maaaring matugunan gamit ang mga diskarte sa ML. Napakahalaga ng prosesong ito dahil inilalatag nito ang pundasyon para sa buong pipeline ng ML, mula sa pagkolekta ng data hanggang sa pagsasanay at pagsusuri ng modelo. Sa sagot na ito, magbabalangkas tayo
Ano ang layunin ng pagbuo ng mga sample ng pagsasanay sa konteksto ng pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro?
Ang layunin ng pagbuo ng mga sample ng pagsasanay sa konteksto ng pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro ay upang bigyan ang network ng isang magkakaibang at kinatawan na hanay ng mga halimbawa na maaari nitong matutunan. Ang mga sample ng pagsasanay, na kilala rin bilang data ng pagsasanay o mga halimbawa ng pagsasanay, ay mahalaga para sa pagtuturo sa isang neural network kung paano
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro sa TensorFlow at Open AI, Data ng pagsasanay, Pagsusuri sa pagsusulit