Hvem konstruerer en graf, der bruges i grafregulariseringsteknik, der involverer en graf, hvor noder repræsenterer datapunkter og kanter repræsenterer relationer mellem datapunkterne?
Grafregularisering er en grundlæggende teknik i maskinlæring, der involverer at konstruere en graf, hvor noder repræsenterer datapunkter og kanter repræsenterer relationer mellem datapunkterne. I sammenhæng med Neural Structured Learning (NSL) med TensorFlow, er grafen konstrueret ved at definere, hvordan datapunkter er forbundet baseret på deres ligheder eller relationer. Det
Tages datasæt indsamlet af forskellige etniske grupper, f.eks. i sundhedsvæsenet, i betragtning i ML?
Inden for maskinlæring, især i forbindelse med sundhedspleje, er hensynet til datasæt indsamlet af forskellige etniske grupper et vigtigt aspekt for at sikre retfærdighed, nøjagtighed og inklusivitet i udviklingen af modeller og algoritmer. Maskinlæringsalgoritmer er designet til at lære mønstre og lave forudsigelser baseret på de data, de er
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Skal funktioner, der repræsenterer data, være i et numerisk format og organiseret i funktionskolonner?
Inden for maskinlæring, især i forbindelse med big data til træningsmodeller i skyen, spiller repræsentationen af data en afgørende rolle for læringsprocessens succes. Funktioner, som er de individuelle målbare egenskaber eller karakteristika ved dataene, er typisk organiseret i funktionskolonner. Mens det er
Hvordan er funktionerne og etiketterne repræsenteret, efter at dataene er behandlet og batchet?
Efter at dataene er behandlet og batchet i forbindelse med indlæsning af data ved hjælp af TensorFlow API'er på højt niveau, er funktionerne og etiketterne repræsenteret i et struktureret format, der letter effektiv træning og inferens i maskinlæringsmodeller. TensorFlow giver forskellige mekanismer til at håndtere og repræsentere funktioner og etiketter, hvilket giver mulighed for fleksibilitet og brugervenlighed.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow API'er på højt niveau, Indlæser data, Eksamensgennemgang
Hvorfor er det nødvendigt at repræsentere data eller viden i et bestemt format, når man programmerer med Turing-maskiner?
Inden for beregningsmæssig kompleksitetsteori, specifikt vedrørende Turing-maskiner, er det nødvendigt at repræsentere data eller viden i et specifikt format på grund af flere grundlæggende årsager. Turing-maskiner er abstrakte matematiske modeller, der fungerer som problemløsere ved at manipulere symboler på et uendeligt bånd i henhold til et sæt foruddefinerede regler. Disse
Hvad er det første skridt i processen med maskinlæring?
Det første trin i processen med maskinlæring er at definere problemet og indsamle de nødvendige data. Dette indledende trin er afgørende, da det danner grundlaget for hele maskinlæringspipelinen. Ved klart at definere problemet ved hånden, kan vi bestemme typen af maskinlæringsalgoritme, der skal bruges, og
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring, Eksamensgennemgang