Якія рэсурсы прадастаўляе Google для праектаў машыннага навучання?
Google прадастаўляе шырокі спектр рэсурсаў для праектаў машыннага навучання праз сваю экасістэму Google Cloud Platform (GCP). Гэтыя рэсурсы прызначаны для падтрымкі распрацоўшчыкаў і навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных у эфектыўным і эфектыўным стварэнні, навучанні і разгортванні мадэляў машыннага навучання. У гэтым адказе мы вывучым розныя рэсурсы, якія Google прапануе для праектаў машыннага навучання.
Які паўсядзённы вопыт выкарыстоўвае машыннае навучанне?
Машыннае навучанне, падполле штучнага інтэлекту, з'яўляецца магутным інструментам, які дазваляе кампутарам вучыцца на дадзеных і рабіць прагнозы або рашэнні без відавочнага праграмавання. З з'яўленнем хмарных вылічэнняў машыннае навучанне стала больш даступным і выкарыстоўваецца ў розных паўсядзённых справах. У гэтым адказе мы вывучым некаторыя з іх
Як машыннае навучанне робіць прагнозы на новых прыкладах?
Алгарытмы машыннага навучання распрацаваны, каб рабіць прагнозы на новых прыкладах, выкарыстоўваючы шаблоны і ўзаемасувязі, атрыманыя з існуючых даных. У кантэксце воблачных вылічэнняў і, у прыватнасці, лабараторый Google Cloud Platform (GCP), гэтаму працэсу спрыяе магутнае машыннае навучанне з Cloud ML Engine. Каб зразумець, як машыннае навучанне робіць прагнозы
Якія асноўныя дзеянні звязаны з машынным навучаннем?
Машыннае навучанне - гэта падгрупа штучнага інтэлекту, якая засяроджваецца на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца на аснове даных і рабіць прагнозы або рашэнні без відавочнага праграмавання. У кантэксце воблачных вылічэнняў, у прыватнасці Google Cloud Platform (GCP) і яе Cloud ML Engine, існуе некалькі асноўных відаў дзейнасці.
У чым розніца паміж машынным навучаннем і штучным інтэлектам (AI) у кантэксце хмарных вылічэнняў?
У кантэксце воблачных вылічэнняў машыннае навучанне і штучны інтэлект (AI) - гэта дзве розныя, але ўзаемазвязаныя канцэпцыі. Машыннае навучанне адносіцца да працэсу, які дазваляе кампутарам вучыцца на дадзеных і паляпшаць іх прадукцыйнасць пры выкананні канкрэтнай задачы без відавочнага праграмавання. З іншага боку, ШІ - гэта больш шырокае поле, якое ахоплівае