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
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 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 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 ilang mapagkukunan ng literatura sa machine learning sa pagsasanay ng mga algorithm ng AI?
Ang machine learning ay isang mahalagang aspeto ng pagsasanay ng mga algorithm ng AI, dahil pinapayagan nito ang mga computer na matuto at umunlad mula sa karanasan nang hindi tahasang nakaprograma. Upang makakuha ng komprehensibong pag-unawa sa machine learning sa pagsasanay ng mga algorithm ng AI, mahalagang tuklasin ang mga nauugnay na mapagkukunan ng literatura. Sa tugon na ito, magbibigay ako ng detalyadong listahan ng panitikan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano pinipili ang aksyon sa bawat pag-ulit ng laro kapag ginagamit ang neural network upang mahulaan ang aksyon?
Sa bawat pag-ulit ng laro kapag gumagamit ng neural network upang mahulaan ang aksyon, ang aksyon ay pinili batay sa output ng neural network. Ang neural network ay tumatagal sa kasalukuyang estado ng laro bilang input at gumagawa ng probability distribution sa mga posibleng aksyon. Ang piniling pagkilos ay pipiliin batay sa
- 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, Network ng pagsubok, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ilang halimbawa ng mga interactive na application na maaari mong gawin gamit ang TensorFlow.js?
Ang TensorFlow.js ay isang malakas na library ng JavaScript na nagbibigay-daan sa mga developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang direkta sa browser o sa mga server ng Node.js. Sa malawak nitong hanay ng mga API, pinapagana ng TensorFlow.js ang paglikha ng malawak na hanay ng mga interactive na application na gumagamit ng mga kakayahan ng artificial intelligence (AI). Sa larangang ito, mayroong ilan