Apakah tugas regresi?
Tugas regresi dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya dalam konteks kecerdasan buatan, melibatkan meramalkan pembolehubah output berterusan berdasarkan satu atau lebih pembolehubah input. Tugasan jenis ini adalah asas kepada pembelajaran mesin dan digunakan apabila matlamatnya adalah untuk meramalkan kuantiti, seperti meramal harga rumah, pasaran saham
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Bagaimana untuk menggunakan 7 langkah ML dalam konteks contoh?
Menggunakan tujuh langkah pembelajaran mesin menyediakan pendekatan berstruktur untuk membangunkan model pembelajaran mesin, memastikan proses sistematik yang boleh diikuti daripada definisi masalah kepada penggunaan. Rangka kerja ini bermanfaat untuk pemula dan pengamal berpengalaman, kerana ia membantu dalam mengatur aliran kerja dan memastikan tiada langkah kritikal yang diabaikan. di sini,
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apakah perbezaan antara Pembelajaran Bersekutu, Pengkomputeran Tepi dan Pembelajaran Mesin Pada Peranti?
Pembelajaran Bersekutu, Pengkomputeran Tepi dan Pembelajaran Mesin Pada Peranti ialah tiga paradigma yang telah muncul untuk menangani pelbagai cabaran dan peluang dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya dalam konteks privasi data, kecekapan pengiraan dan pemprosesan masa nyata. Setiap paradigma ini mempunyai ciri, aplikasi dan implikasinya yang unik, yang penting untuk difahami
Apakah tugas dan aktiviti awal yang khusus dalam projek pembelajaran mesin?
Dalam konteks pembelajaran mesin, terutamanya apabila membincangkan langkah awal yang terlibat dalam projek pembelajaran mesin, adalah penting untuk memahami pelbagai aktiviti yang mungkin dilakukan oleh seseorang. Aktiviti ini membentuk tulang belakang untuk membangunkan, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin. , dan setiap satu mempunyai tujuan yang unik dalam proses
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apakah mesin vektor sokongan?
Mesin Vektor Sokongan (SVM) ialah kelas model pembelajaran diselia yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi dalam bidang pembelajaran mesin. Mereka amat dipandang baik kerana keupayaan mereka untuk mengendalikan data berdimensi tinggi dan keberkesanannya dalam senario di mana bilangan dimensi melebihi bilangan sampel. SVM berasaskan konsep
Apakah regularisasi?
Regularisasi dalam konteks pembelajaran mesin ialah teknik penting yang digunakan untuk meningkatkan prestasi generalisasi model, terutamanya apabila berurusan dengan data berdimensi tinggi atau model kompleks yang terdedah kepada overfitting. Overfitting berlaku apabila model mempelajari bukan sahaja corak asas dalam data latihan tetapi juga bunyi bising, mengakibatkan
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Apakah jenis algoritma untuk pembelajaran mesin yang ada dan bagaimana seseorang memilihnya?
Pembelajaran mesin ialah subset kecerdasan buatan yang memfokuskan pada membina sistem yang mampu belajar daripada data dan membuat keputusan atau ramalan berdasarkan data tersebut. Pilihan algoritma adalah penting dalam pembelajaran mesin, kerana ia menentukan cara model akan belajar daripada data dan sejauh mana ia akan berfungsi dengan berkesan pada yang tidak kelihatan.
Apabila membersihkan data, bagaimanakah seseorang boleh memastikan data tidak berat sebelah?
Memastikan proses pembersihan data bebas daripada berat sebelah merupakan kebimbangan kritikal dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya apabila menggunakan platform seperti Pembelajaran Mesin Awan Google. Bias semasa pembersihan data boleh membawa kepada model yang condong, yang seterusnya boleh menghasilkan ramalan yang tidak tepat atau tidak adil. Menangani isu ini memerlukan pendekatan yang merangkumi pelbagai aspek
Patutkah data berasingan digunakan dalam langkah melatih model pembelajaran mesin seterusnya?
Proses melatih model pembelajaran mesin lazimnya melibatkan berbilang langkah, setiap satu memerlukan data khusus untuk memastikan keberkesanan dan ketepatan model. Tujuh langkah pembelajaran mesin, seperti yang digariskan, termasuk pengumpulan data, penyediaan data, memilih model, melatih model, menilai model, penalaan parameter dan membuat ramalan. Setiap langkah ini mempunyai perbezaan
Apakah yang akan berlaku jika sampel ujian adalah 90% manakala sampel penilaian atau ramalan ialah 10%?
Dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya apabila menggunakan rangka kerja seperti Google Cloud Machine Learning, pembahagian set data kepada latihan, pengesahan dan subset ujian ialah langkah asas. Bahagian ini penting untuk pembangunan model ramalan yang teguh dan boleh digeneralisasikan. Kes khusus di mana sampel ujian membentuk 90% daripada data
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin