Да ли је моделу без надзора потребна обука иако нема означене податке?
Модел без надзора у машинском учењу не захтева означене податке за обуку јер има за циљ да пронађе обрасце и односе унутар података без унапред дефинисаних ознака. Иако учење без надзора не укључује употребу означених података, модел и даље треба да прође процес обуке да би научио основну структуру података
Које су неке од примена груписања средњих померања у машинском учењу?
Кластерисање средњег померања је популаран алгоритам у области машинског учења који се користи за ненадзиране задатке груписања. Има различите апликације у различитим доменима, укључујући компјутерски вид, обраду слика, анализу података и препознавање образаца. У овом одговору ћемо истражити неке од кључних примена груписања средњих померања у машинском учењу.
Шта је Еуклидска дистанца и зашто је важна у машинском учењу?
Еуклидска дистанца је фундаментални концепт у математици и игра кључну улогу у алгоритмима машинског учења. То је мера праволинијског растојања између две тачке у еуклидском простору. У контексту машинског учења, Еуклидска дистанца се користи за квантификацију сличности или несличности између тачака података, што је од суштинског значаја за
Како се ТФКС суочава са изазовима које поставља променом темељне истине и података у МЛ инжењерингу за примену производног МЛ-а?
ТФКС (ТенсорФлов Ектендед) је моћан оквир који се бави изазовима које поставља променом темељне истине и података у МЛ инжењерингу за примену производног МЛ-а. Пружа свеобухватан скуп алата и најбољих пракси за ефикасно решавање ових изазова и обезбеђивање несметаног рада модела МЛ у производњи. Један од кључних изазова