الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند یاد بگیرند که داده های جدید و نادیده را پیش بینی یا طبقه بندی کنند. طراحی مدل های پیش بینی داده های بدون برچسب شامل چه چیزی است؟
طراحی مدلهای پیشبینی برای دادههای بدون برچسب در یادگیری ماشینی شامل چندین مرحله و ملاحظات کلیدی است. داده های بدون برچسب به داده هایی اطلاق می شود که برچسب ها یا دسته های هدف از پیش تعریف شده ندارند. هدف توسعه مدلهایی است که میتوانند دادههای جدید و نادیده را بر اساس الگوها و روابط آموختهشده از موجود بهطور دقیق پیشبینی یا طبقهبندی کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
تعریف مدل در یادگیری ماشین چیست؟
یک مدل در یادگیری ماشین به یک نمایش یا الگوریتم ریاضی اشاره دارد که بر روی یک مجموعه داده آموزش داده می شود تا بدون برنامه ریزی صریح، پیش بینی یا تصمیم گیری کند. این یک مفهوم اساسی در زمینه هوش مصنوعی است و در کاربردهای مختلف، از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش زبان طبیعی، نقش اساسی دارد. که در
چگونه انتخاب K بر نتیجه طبقه بندی در K نزدیکترین همسایه تأثیر می گذارد؟
انتخاب K در الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) نقش مهمی در تعیین نتیجه طبقه بندی ایفا می کند. K تعداد نزدیکترین همسایگان در نظر گرفته شده برای طبقه بندی یک نقطه داده جدید را نشان می دهد. این به طور مستقیم بر مبادله بایاس واریانس، مرز تصمیم گیری و عملکرد کلی الگوریتم KNN تأثیر می گذارد. هنگام انتخاب مقدار K،
هدف مولفه Evaluator در TFX چیست؟
مؤلفه Evaluator در TFX که مخفف TensorFlow Extended است، نقش مهمی در خط لوله یادگیری ماشین کلی بازی می کند. هدف آن ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین و ارائه بینش های ارزشمند در مورد اثربخشی آنها است. با مقایسه پیشبینیهای انجامشده توسط مدلها با برچسبهای حقیقت زمین، مؤلفه Evaluator را قادر میسازد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), پردازش و اجزای توزیع شده, بررسی امتحان
ملاحظات خاص ML هنگام توسعه یک برنامه ML چیست؟
هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعهدهندگان باید در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار میدهیم
نقش داده های ارزیابی در اندازه گیری عملکرد یک مدل یادگیری ماشین چیست؟
داده های ارزیابی نقش مهمی در اندازه گیری عملکرد یک مدل یادگیری ماشین ایفا می کند. این بینش های ارزشمندی را در مورد عملکرد خوب مدل ارائه می دهد و به ارزیابی اثربخشی آن در حل مشکل داده شده کمک می کند. در زمینه Google Cloud Machine Learning و ابزارهای Google برای یادگیری ماشینی، داده های ارزیابی به عنوان کار می کنند
چگونه انتخاب مدل به موفقیت پروژه های یادگیری ماشین کمک می کند؟
انتخاب مدل جنبه حیاتی پروژه های یادگیری ماشینی است که به طور قابل توجهی به موفقیت آنها کمک می کند. در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning و ابزارهای گوگل برای یادگیری ماشین، درک اهمیت انتخاب مدل برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد ضروری است. انتخاب مدل اشاره دارد
هفت مرحله در جریان کار یادگیری ماشین چیست؟
گردش کار یادگیری ماشین شامل هفت مرحله ضروری است که توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین را هدایت می کند. این مراحل برای اطمینان از دقت، کارایی و قابلیت اطمینان مدلها بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما هر یک از این مراحل را با جزئیات بررسی خواهیم کرد و درک جامعی از گردش کار یادگیری ماشین ارائه خواهیم کرد. گام
مراحل کلیدی در فرآیند کار با یادگیری ماشین چیست؟
کار با یادگیری ماشین شامل یک سری مراحل کلیدی است که برای توسعه و استقرار موفقیت آمیز مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است. این مراحل را می توان به طور کلی به جمع آوری و پیش پردازش داده ها، انتخاب و آموزش مدل، ارزیابی و اعتبارسنجی مدل، و استقرار و نظارت مدل طبقه بندی کرد. هر مرحله نقشی حیاتی در
چگونه یک مدل مناسب برای کار یادگیری ماشین خود انتخاب می کنید؟
انتخاب یک مدل مناسب برای یک کار یادگیری ماشینی گامی مهم در توسعه یک سیستم هوش مصنوعی است. فرآیند انتخاب مدل شامل بررسی دقیق عوامل مختلف برای اطمینان از عملکرد و دقت بهینه است. در این پاسخ به مراحل انتخاب یک مدل مناسب می پردازیم و یک مدل دقیق و جامع ارائه می دهیم