Hvis jeg bruger en Google-model og træner den på min egen instans, beholder google forbedringerne fra mine træningsdata?
Når du bruger en Google-model og træner den på din egen instans, afhænger spørgsmålet om, hvorvidt Google beholder forbedringerne fra dine træningsdata, af flere faktorer, herunder den specifikke Google-tjeneste eller det specifikke Google-værktøj, du bruger, og de servicevilkår, der er knyttet til det pågældende værktøj. I forbindelse med Google Clouds maskine
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvordan ved jeg, hvilken ML-model jeg skal bruge, før jeg træner den?
At vælge den passende maskinlæringsmodel før træning er et væsentligt skridt i udviklingen af et succesfuldt AI-system. Valget af model kan i væsentlig grad påvirke løsningens ydeevne, nøjagtighed og effektivitet. For at træffe en informeret beslutning skal man overveje flere faktorer, herunder arten af data, problemtype, beregningsmæssig
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Kan maskinlæring bruges til at forudsige risikoen for koronar hjertesygdom?
Maskinlæring er dukket op som et stærkt værktøj i sundhedssektoren, især inden for området forudsigelse af risikoen for koronar hjertesygdom (CHD). Koronar hjertesygdom, en tilstand karakteriseret ved indsnævring af kranspulsårerne på grund af plakopbygning, er fortsat en førende årsag til sygelighed og dødelighed på verdensplan. Den traditionelle tilgang til vurdering
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er præstationsevalueringsmålingerne for en model?
Inden for maskinlæring, især ved brug af platforme som Google Cloud Machine Learning, er evaluering af en models ydeevne en kritisk opgave, der sikrer modellens effektivitet og pålidelighed. En models præstationsevalueringsmålinger er forskellige og vælges ud fra den type problem, der behandles, om det
Hvad er lineær regression?
Lineær regression er en grundlæggende statistisk metode, der i vid udstrækning anvendes inden for maskinlæringsdomænet, især i overvågede læringsopgaver. Den fungerer som en grundlæggende algoritme til at forudsige en kontinuerlig afhængig variabel baseret på en eller flere uafhængige variable. Forudsætningen for lineær regression er at etablere en lineær sammenhæng mellem variablerne,
Er det muligt at kombinere forskellige ML-modeller og bygge en master AI?
At kombinere forskellige maskinlæringsmodeller (ML) for at skabe et mere robust og effektivt system, ofte omtalt som et ensemble eller en "master AI", er en veletableret teknik inden for kunstig intelligens. Denne tilgang udnytter styrkerne ved flere modeller til at forbedre prædiktiv ydeevne, øge nøjagtigheden og øge den overordnede pålidelighed af
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er nogle af de mest almindelige algoritmer, der bruges i maskinlæring?
Maskinlæring, en undergruppe af kunstig intelligens, involverer brugen af algoritmer og statistiske modeller for at gøre det muligt for computere at udføre opgaver uden eksplicitte instruktioner ved i stedet at stole på mønstre og slutninger. Inden for dette domæne er der udviklet adskillige algoritmer til at løse forskellige typer problemer, lige fra klassificering og regression til klyngedannelse og dimensionalitetsreduktion.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvordan kan maskinlæring anvendes på byggetilladelsesdata?
Maskinlæring (ML) tilbyder et stort potentiale for at transformere styringen og behandlingen af byggetilladelsesdata, et kritisk aspekt af byplanlægning og -udvikling. Anvendelsen af ML i dette domæne kan forbedre effektiviteten, nøjagtigheden og beslutningsprocesserne markant. For at forstå, hvordan maskinlæring effektivt kan anvendes på byggetilladelsesdata, er det vigtigt
Når læsematerialerne taler om "at vælge den rigtige algoritme", betyder det, at stort set alle mulige algoritmer allerede eksisterer? Hvordan ved vi, at en algoritme er den "rigtige" til et specifikt problem?
Når man diskuterer "at vælge den rigtige algoritme" i forbindelse med maskinlæring, især inden for rammerne af kunstig intelligens som leveret af platforme som Google Cloud Machine Learning, er det vigtigt at forstå, at dette valg er både en strategisk og teknisk beslutning. Det handler ikke kun om at vælge fra en allerede eksisterende liste af algoritmer
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvilke hyperparametre bruges i maskinlæring?
Inden for maskinlæringsdomænet, især ved brug af platforme som Google Cloud Machine Learning, er forståelse af hyperparametre vigtig for udvikling og optimering af modeller. Hyperparametre er indstillinger eller konfigurationer uden for modellen, som dikterer indlæringsprocessen og påvirker ydeevnen af maskinlæringsalgoritmerne. I modsætning til modelparametre, som er
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring