Ці патрэбны Python для машыннага навучання?
Python з'яўляецца шырока выкарыстоўванай мовай праграмавання ў галіне машыннага навучання (ML) дзякуючы сваёй прастаце, універсальнасці і наяўнасці шматлікіх бібліятэк і фрэймворкаў, якія падтрымліваюць задачы ML. Нягледзячы на тое, што выкарыстанне Python для ML не з'яўляецца абавязковым патрабаваннем, яго рэкамендуюць і аддаюць перавагу многія практыкі і даследчыкі ў галіне
Якія прыклады паўнагляднага навучання?
Напаўкантраляванае навучанне - гэта парадыгма машыннага навучання, якая знаходзіцца паміж кантраляваным навучаннем (дзе ўсе даныя пазначаны) і некантраляваным (дзе даныя не пазначаны). Пры напаўкантраляваным навучанні алгарытм вучыцца з камбінацыі невялікай колькасці пазначаных даных і вялікай колькасці не пазначаных даных. Такі падыход асабліва карысны пры атрыманні
Як даведацца, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не без нагляду?
Кантраляванае і некантраляванае навучанне - гэта два асноўныя тыпы парадыгмаў машыннага навучання, якія служаць розным мэтам, заснаваным на характары даных і мэтах пастаўленай задачы. Разуменне таго, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не навучанне без нагляду, мае вырашальнае значэнне пры распрацоўцы эфектыўных мадэляў машыннага навучання. Выбар паміж гэтымі двума падыходамі залежыць
Як даведацца, ці правільна падрыхтавана мадэль? Ці з'яўляецца дакладнасць ключавым паказчыкам і ці павінна яна быць вышэй за 90%?
Вызначэнне таго, ці правільна навучана мадэль машыннага навучання, з'яўляецца найважнейшым аспектам працэсу распрацоўкі мадэлі. У той час як дакладнасць з'яўляецца важным паказчыкам (ці нават ключавым паказчыкам) у ацэнцы прадукцыйнасці мадэлі, гэта не адзіны паказчык добра падрыхтаванай мадэлі. Дасягненне дакладнасці вышэй за 90% не з'яўляецца універсальным
Што такое машыннае навучанне?
Машыннае навучанне - гэта падполле штучнага інтэлекту (AI), якое засяроджваецца на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца і рабіць прагнозы або рашэнні без відавочнага праграмавання. Гэта магутны інструмент, які дазваляе машынам аўтаматычна аналізаваць і інтэрпрэтаваць складаныя даныя, вызначаць заканамернасці і прымаць абгрунтаваныя рашэнні або прагнозы.
Што такое пазначаныя дадзеныя?
Пазначаныя даныя ў кантэксце штучнага інтэлекту (ШІ) і, у прыватнасці, у сферы Google Cloud Machine Learning, адносяцца да набору даных, які быў анатаваны або пазначаны пэўнымі цэтлікамі або катэгорыямі. Гэтыя меткі служаць базавай ісцінай або спасылкай для навучання алгарытмаў машыннага навучання. Звязваючы кропкі даных з іх
Які найлепшы спосаб даведацца аб машынным навучанні для кінестэтычных навучэнцаў?
Навучэнцы кінестэтыкі - гэта асобы, якія лепш за ўсё засвойваюць фізічныя нагрузкі і практычны вопыт. Калі справа даходзіць да вывучэння машыннага навучання, ёсць некалькі эфектыўных стратэгій, якія задавальняюць патрэбы навучэнцаў-кінестэтыкаў. У гэтым адказе мы вывучым найлепшыя спосабы для навучэнцаў-кінестэтыкаў зразумець канцэпцыі і прынцыпы машыннага навучання.
Што такое вектар падтрымкі?
Апорны вектар - гэта фундаментальная канцэпцыя ў галіне машыннага навучання, у прыватнасці, у галіне апорных вектарных машын (SVM). SVM - гэта магутны клас алгарытмаў падкантрольнага навучання, якія шырока выкарыстоўваюцца для задач класіфікацыі і рэгрэсіі. Канцэпцыя вектара падтрымкі ляжыць у аснове таго, як працуюць SVM
Які алгарытм падыходзіць для якога шаблону даных?
У галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання выбар найбольш прыдатнага алгарытму для пэўнага шаблону даных мае вырашальнае значэнне для дасягнення дакладных і эфектыўных вынікаў. Розныя алгарытмы распрацаваны для апрацоўкі пэўных тыпаў шаблонаў даных, і разуменне іх характарыстык можа значна павысіць прадукцыйнасць мадэляў машыннага навучання. Давайце вывучым розныя алгарытмы
Ці можа машыннае навучанне прадказаць або вызначыць якасць выкарыстоўваных даных?
Машыннае навучанне, падполе штучнага інтэлекту, мае магчымасць прагназаваць або вызначаць якасць выкарыстоўваных даных. Гэта дасягаецца з дапамогай розных метадаў і алгарытмаў, якія дазваляюць машынам вучыцца на дадзеных і рабіць абгрунтаваныя прагнозы або ацэнкі. У кантэксце Google Cloud Machine Learning гэтыя метады прымяняюцца да