Да ли је Питхон неопходан за машинско учење?
Питхон је широко коришћен програмски језик у области машинског учења (МЛ) због своје једноставности, свестраности и доступности бројних библиотека и оквира који подржавају МЛ задатке. Иако није услов за коришћење Питхон-а за МЛ, то је прилично препоручено и преферирано од стране многих практичара и истраживача у
Који су неки примери полунадгледаног учења?
Полунадгледано учење је парадигма машинског учења која се налази између учења под надзором (где су сви подаци означени) и учења без надзора (где подаци нису означени). У полу-надгледаном учењу, алгоритам учи из комбинације мале количине означених података и велике количине неозначених података. Овај приступ је посебно користан приликом добијања
Како неко знати када треба користити обуку под надзором у односу на ненадгледану?
Учење под надзором и учење без надзора су две основне врсте парадигми машинског учења које служе различитим сврхама заснованим на природи података и циљевима задатка. Разумевање када треба користити обуку под надзором у односу на обуку без надзора је кључно у дизајнирању ефикасних модела машинског учења. Избор између ова два приступа зависи
Како се може знати да ли је модел правилно обучен? Да ли је тачност кључни показатељ и да ли мора бити изнад 90%?
Утврђивање да ли је модел машинског учења правилно обучен је критичан аспект процеса развоја модела. Иако је тачност важна метрика (или чак кључна метрика) у процени перформанси модела, она није једини показатељ добро обученог модела. Постизање тачности изнад 90% није универзално
Шта је машинско учење?
Машинско учење је подобласт вештачке интелигенције (АИ) која се фокусира на развој алгоритама и модела који омогућавају рачунарима да уче и доносе предвиђања или одлуке без експлицитног програмирања. То је моћан алат који омогућава машинама да аутоматски анализирају и тумаче сложене податке, идентификују обрасце и доносе информисане одлуке или предвиђања.
Шта је означени податак?
Означени подаци, у контексту вештачке интелигенције (АИ), а посебно у домену Гоогле Цлоуд машинског учења, односе се на скуп података који је означен или означен одређеним ознакама или категоријама. Ове ознаке служе као основна истина или референца за обуку алгоритама машинског учења. Повезивањем тачака података са њиховим
Који је најбољи начин за учење о машинском учењу за кинестетичке ученике?
Кинестетички ученици су појединци који најбоље уче кроз физичке активности и практична искуства. Када је у питању учење о машинском учењу, постоји неколико ефикасних стратегија које задовољавају потребе кинестетичких ученика. У овом одговору ћемо истражити најбоље начине да кинестетички ученици схвате концепте и принципе машинског учења.
Шта је вектор подршке?
Вектор подршке је фундаментални концепт у области машинског учења, посебно у области машина вектора подршке (СВМ). СВМ-ови су моћна класа алгоритама за надгледано учење који се широко користе за задатке класификације и регресије. Концепт вектора подршке чини основу како СВМ функционишу и јесте
Који је алгоритам погодан за који образац података?
У области вештачке интелигенције и машинског учења, одабир најпогоднијег алгоритма за одређени образац података је кључан за постизање тачних и ефикасних резултата. Различити алгоритми су дизајнирани да рукују специфичним типовима образаца података, а разумевање њихових карактеристика може у великој мери побољшати перформансе модела машинског учења. Хајде да истражимо различите алгоритме
Може ли машинско учење да предвиди или одреди квалитет коришћених података?
Машинско учење, потпоље вештачке интелигенције, има способност да предвиди или одреди квалитет података који се користе. Ово се постиже различитим техникама и алгоритмима који омогућавају машинама да уче из података и праве информисана предвиђања или процене. У контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, ове технике се примењују на