თქვენ ახსენეთ მრავალი სახის ალგორითმი, როგორიცაა ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები. ეს ყველაფერი ნეირონული ქსელია?
მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში, მნიშვნელოვანია გავიგოთ განსხვავება სხვადასხვა ტიპის ალგორითმებსა და მათ შესაბამის კლასიფიკაციას შორის. საქმე ეხება თუ არა ალგორითმები, როგორიცაა ხაზოვანი რეგრესია და გადაწყვეტილების ხეები, განიხილება თუ არა ნერვულ ქსელებად. ეს კვლევა მოითხოვს მანქანური სწავლების ალგორითმების სხვადასხვა კატეგორიის შესწავლას და მათ
რა არის მოდელის შესრულების შეფასების მეტრიკა?
მანქანური სწავლების სფეროში, განსაკუთრებით ისეთი პლატფორმების გამოყენებისას, როგორიცაა Google Cloud Machine Learning, მოდელის მუშაობის შეფასება კრიტიკული ამოცანაა, რომელიც უზრუნველყოფს მოდელის ეფექტურობასა და საიმედოობას. მოდელის შესრულების შეფასების მეტრიკა მრავალფეროვანია და არჩეულია პრობლემის ტიპზე დაყრდნობით, არის თუ არა ის
რა არის წრფივი რეგრესია?
ხაზოვანი რეგრესია არის ფუნდამენტური სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც ფართოდ გამოიყენება მანქანური სწავლის სფეროში, განსაკუთრებით ზედამხედველობითი სასწავლო ამოცანების დროს. ის ემსახურება როგორც ფუნდამენტურ ალგორითმს უწყვეტი დამოკიდებული ცვლადის პროგნოზირებისთვის ერთი ან მეტი დამოუკიდებელი ცვლადის საფუძველზე. წრფივი რეგრესიის წინაპირობაა ცვლადებს შორის წრფივი ურთიერთობის დამყარება,
შესაძლებელია თუ არა სხვადასხვა ML მოდელების გაერთიანება და სამაგისტრო AI-ს შექმნა?
სხვადასხვა მანქანათმცოდნეობის (ML) მოდელების გაერთიანება უფრო ძლიერი და ეფექტური სისტემის შესაქმნელად, რომელსაც ხშირად უწოდებენ ანსამბლს ან „ოსტატ AI-ს“, არის კარგად დამკვიდრებული ტექნიკა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ეს მიდგომა იყენებს მრავალი მოდელის ძლიერ მხარეებს, რათა გააუმჯობესოს პროგნოზირებადი შესრულება, გაზარდოს სიზუსტე და გააძლიეროს მთლიანი საიმედოობა.
რომელია ყველაზე გავრცელებული ალგორითმები, რომლებიც გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში?
მანქანათმცოდნეობა, ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, მოიცავს ალგორითმებისა და სტატისტიკური მოდელების გამოყენებას, რათა კომპიუტერებმა შეძლონ ამოცანების შესრულება მკაფიო ინსტრუქციების გარეშე, ნაცვლად შაბლონებზე და დასკვნაზე დაყრდნობით. ამ დომენის ფარგლებში შემუშავებულია მრავალი ალგორითმი სხვადასხვა ტიპის პრობლემების გადასაჭრელად, დაწყებული კლასიფიკაციიდან და რეგრესიდან კლასტერირებამდე და განზომილების შემცირებამდე.
როგორ შევქმნათ მოდელის ვერსია?
მანქანური სწავლების მოდელის ვერსიის შექმნა Google Cloud Platform-ში (GCP) არის კრიტიკული ნაბიჯი უსერვერო პროგნოზების მოდელების მასშტაბური განლაგებისთვის. ვერსია ამ კონტექსტში ეხება მოდელის კონკრეტულ შემთხვევას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზირებისთვის. ეს პროცესი განუყოფელია სხვადასხვა გამეორებების მართვისა და შენარჩუნებისთვის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით
როგორ გამოვიყენოთ ML-ის 7 ნაბიჯი მაგალითის კონტექსტში?
მანქანათმცოდნეობის შვიდი საფეხურის გამოყენება უზრუნველყოფს სტრუქტურირებულ მიდგომას მანქანათმცოდნეობის მოდელების შემუშავებაში, რაც უზრუნველყოფს სისტემურ პროცესს, რომელიც შეიძლება მოჰყვეს პრობლემის განსაზღვრიდან დანერგვამდე. ეს ჩარჩო მომგებიანია როგორც დამწყებთათვის, ასევე გამოცდილი პრაქტიკოსებისთვის, რადგან ის ეხმარება სამუშაო პროცესის ორგანიზებას და უზრუნველსაყოფად, რომ არ მოხდეს კრიტიკული ნაბიჯის უგულებელყოფა. აი,
როგორ შეიძლება გამოყენებული იქნას მანქანური სწავლება მშენებლობის ნებართვების მონაცემებზე?
მანქანათმცოდნეობა (ML) გვთავაზობს უზარმაზარ პოტენციალს მშენებლობის ნებართვის მონაცემების მართვისა და დამუშავების გარდაქმნისთვის, რაც ურბანული დაგეგმარებისა და განვითარების კრიტიკულ ასპექტს წარმოადგენს. ამ დომენში ML-ის გამოყენებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად გაზარდოს ეფექტურობა, სიზუსტე და გადაწყვეტილების მიღების პროცესები. იმის გასაგებად, თუ როგორ შეიძლება ეფექტურად იქნას გამოყენებული მანქანური სწავლება მშენებლობის ნებართვების მონაცემებზე, აუცილებელია
რატომ შეწყდა AutoML Tables-ის წარმოება და რა ხდება მათზე?
Google Cloud's AutoML Tables იყო სერვისი, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ მომხმარებლებს საშუალება მისცენ ავტომატურად შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები სტრუქტურირებულ მონაცემებზე. AutoML Tables არ შეწყვეტილა ტრადიციული გაგებით, მათი შესაძლებლობები სრულად იყო ინტეგრირებული Vertex AI-ში. ეს სერვისი იყო Google-ის უფრო ფართო AutoML კომპლექტის ნაწილი, რომელიც მიზნად ისახავდა წვდომის დემოკრატიზაციას
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ექსპერტიზა მანქანულ სწავლებაში, AutoML ცხრილები
რა ამოცანაა მოთამაშეების მიერ დახატული დუდლების ინტერპრეტაცია ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში?
მოთამაშეების მიერ დახატული დუდლების ინტერპრეტაცია საინტერესო ამოცანაა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით Google Quick, Draw-ის გამოყენებისას! მონაცემთა ნაკრები. ეს ამოცანა გულისხმობს მანქანათმცოდნეობის ტექნიკის გამოყენებას ხელით დახატული ესკიზების ამოცნობისა და კლასიფიკაციისთვის წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიებად. სწრაფი, დახატე! მონაცემთა ნაკრები, 50 მილიონზე მეტი ნახატის საჯაროდ ხელმისაწვდომი კოლექცია