گوگل چه منابعی را برای پروژه های یادگیری ماشینی فراهم می کند؟
Google از طریق اکوسیستم Google Cloud Platform (GCP) خود، طیف گسترده ای از منابع را برای پروژه های یادگیری ماشینی فراهم می کند. این منابع برای حمایت از توسعه دهندگان و دانشمندان داده در ساخت، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشینی به طور کارآمد و مؤثر طراحی شده اند. در این پاسخ، منابع مختلفی را که گوگل برای پروژه های یادگیری ماشین ارائه می دهد، بررسی خواهیم کرد.
برخی از تجربیات روزمره که از یادگیری ماشینی استفاده می کنند چیست؟
یادگیری ماشینی، زیرشاخهای از هوش مصنوعی، ابزار قدرتمندی است که رایانهها را قادر میسازد تا از دادهها یاد بگیرند و بدون برنامهریزی صریح، پیشبینی یا تصمیم بگیرند. با ظهور محاسبات ابری، یادگیری ماشینی در دسترس تر شده است و در تجربیات مختلف روزمره مورد استفاده قرار می گیرد. در این پاسخ به بررسی برخی از آنها می پردازیم
یادگیری ماشین چگونه روی نمونه های جدید پیش بینی می کند؟
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای پیشبینی نمونههای جدید با استفاده از الگوها و روابط آموختهشده از دادههای موجود طراحی شدهاند. در زمینه رایانش ابری و بهویژه آزمایشگاههای Google Cloud Platform (GCP)، این فرآیند توسط یادگیری ماشینی قدرتمند با موتور ابری ML تسهیل میشود. برای درک اینکه چگونه یادگیری ماشینی پیش بینی می کند
فعالیت های اصلی در یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشینی زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد از دادهها یاد بگیرند و بدون برنامهریزی صریح، پیشبینی یا تصمیم بگیرند. در زمینه رایانش ابری، به ویژه Google Cloud Platform (GCP) و Cloud ML Engine آن، چندین فعالیت اصلی درگیر هستند.
تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) در زمینه رایانش ابری چیست؟
در زمینه رایانش ابری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) دو مفهوم متمایز اما به هم مرتبط هستند. یادگیری ماشینی به فرآیندی اطلاق میشود که رایانهها را قادر میسازد تا از دادهها یاد بگیرند و عملکرد خود را در یک کار خاص بدون برنامهریزی صریح بهبود بخشند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی حوزه وسیع تری است که حوزه را در بر می گیرد