Sino ang gumagawa ng graph na ginamit sa pamamaraan ng regularization ng graph, na kinasasangkutan ng graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data?
Ang graph regularization ay isang pangunahing pamamaraan sa machine learning na kinabibilangan ng pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Sa konteksto ng Neural Structured Learning (NSL) kasama ang TensorFlow, ang graph ay binuo sa pamamagitan ng pagtukoy kung paano konektado ang mga data point batay sa kanilang pagkakapareho o relasyon. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Isinasaalang-alang ba sa ML ang mga dataset na kinokolekta ng iba't ibang grupong etniko, hal. sa pangangalagang pangkalusugan?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng pangangalagang pangkalusugan, ang pagsasaalang-alang sa mga dataset na nakolekta ng iba't ibang grupong etniko ay isang mahalagang aspeto upang matiyak ang pagiging patas, katumpakan, at pagiging kasama sa pagbuo ng mga modelo at algorithm. Ang mga machine learning algorithm ay idinisenyo upang matuto ng mga pattern at gumawa ng mga hula batay sa data na mayroon sila
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Dapat bang nasa numerical na format ang mga feature na kumakatawan sa data at nakaayos sa mga feature column?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud, ang representasyon ng data ay gumaganap ng mahalagang papel sa tagumpay ng proseso ng pag-aaral. Ang mga feature, na mga indibidwal na masusukat na katangian o katangian ng data, ay karaniwang nakaayos sa mga column ng feature. Habang ito ay
Paano kinakatawan ang mga feature at label pagkatapos maproseso at ma-batch ang data?
Pagkatapos maproseso at ma-batch ang data sa konteksto ng paglo-load ng data gamit ang TensorFlow high-level API, ang mga feature at label ay kinakatawan sa isang structured na format na nagpapadali sa mahusay na pagsasanay at inference sa mga modelo ng machine learning. Nagbibigay ang TensorFlow ng iba't ibang mekanismo upang mahawakan at kumatawan sa mga feature at label, na nagbibigay-daan para sa flexibility at kadalian ng paggamit.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow mataas na antas ng mga API, Loading data, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit kailangang kumatawan ng data o kaalaman sa isang partikular na format kapag nagprograma gamit ang mga Turing machine?
Sa larangan ng computational complexity theory, partikular na nauukol sa Turing machine, kinakailangan na kumatawan sa data o kaalaman sa isang partikular na format dahil sa ilang pangunahing dahilan. Ang Turing machine ay abstract mathematical models na nagsisilbing problem solvers sa pamamagitan ng pagmamanipula ng mga simbolo sa isang infinite tape ayon sa isang set ng mga paunang natukoy na panuntunan. Ang mga ito
Ano ang unang hakbang sa proseso ng machine learning?
Ang unang hakbang sa proseso ng machine learning ay tukuyin ang problema at tipunin ang kinakailangang data. Ang paunang hakbang na ito ay mahalaga dahil itinatakda nito ang pundasyon para sa buong machine learning pipeline. Sa pamamagitan ng malinaw na pagtukoy sa problemang kinakaharap, matutukoy natin ang uri ng machine learning algorithm na gagamitin at ang
- 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, Pagsusuri sa pagsusulit