آیا می توان یک مدل پیش بینی بر اساس داده های بسیار متغیر ساخت؟ آیا دقت مدل با مقدار داده های ارائه شده تعیین می شود؟
ساخت یک مدل پیشبینی مبتنی بر دادههای بسیار متغیر در واقع در زمینه هوش مصنوعی (AI)، بهویژه در حوزه یادگیری ماشینی امکانپذیر است. با این حال، دقت چنین مدلی صرفاً با مقدار داده های ارائه شده تعیین نمی شود. در این پاسخ به بررسی دلایل پشت این بیانیه و
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا مجموعه داده های جمع آوری شده توسط گروه های قومی مختلف، به عنوان مثال در مراقبت های بهداشتی، در ML مورد توجه قرار می گیرد؟
در زمینه یادگیری ماشین، بهویژه در زمینه مراقبتهای بهداشتی، در نظر گرفتن مجموعه دادههای جمعآوریشده توسط گروههای قومی مختلف جنبه مهمی برای اطمینان از انصاف، دقت و جامعیت در توسعه مدلها و الگوریتمها است. الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری الگوها و پیش بینی بر اساس داده هایی که هستند طراحی شده اند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
تفاوت بین رویکردهای یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی چیست؟
یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی سه رویکرد متمایز در زمینه یادگیری ماشین هستند. هر رویکرد از تکنیک ها و الگوریتم های مختلفی برای رسیدگی به انواع مختلف مسائل و دستیابی به اهداف خاص استفاده می کند. بیایید تمایز بین این رویکردها را بررسی کنیم و توضیح جامعی از ویژگی ها و کاربردهای آنها ارائه دهیم. یادگیری تحت نظارت نوعی از
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
درخت تصمیم چیست؟
درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری ماشین قدرتمند و پرکاربرد است که برای حل مسائل طبقه بندی و رگرسیون طراحی شده است. این یک نمایش گرافیکی از مجموعه ای از قوانین است که برای تصمیم گیری بر اساس ویژگی ها یا ویژگی های یک مجموعه داده معین استفاده می شود. درخت های تصمیم به ویژه در موقعیت هایی که داده ها مفید هستند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه بفهمیم کدام الگوریتم به داده بیشتری نسبت به دیگری نیاز دارد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، مقدار داده های مورد نیاز الگوریتم های مختلف بسته به پیچیدگی، قابلیت های تعمیم و ماهیت مسئله در حال حل می تواند متفاوت باشد. تعیین اینکه کدام الگوریتم به داده های بیشتری نسبت به الگوریتم دیگری نیاز دارد، می تواند یک عامل مهم در طراحی یک سیستم یادگیری ماشینی موثر باشد. بیایید عوامل مختلفی را بررسی کنیم که
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
روش های جمع آوری مجموعه داده ها برای آموزش مدل یادگیری ماشین چیست؟
روشهای مختلفی برای جمعآوری مجموعههای داده برای آموزش مدل یادگیری ماشین وجود دارد. این روشها نقش مهمی در موفقیت مدلهای یادگیری ماشین دارند، زیرا کیفیت و کمیت دادههای مورد استفاده برای آموزش مستقیماً بر عملکرد مدل تأثیر میگذارد. اجازه دهید روشهای مختلف جمعآوری دادهها، از جمله جمعآوری دستی دادهها، وب را بررسی کنیم
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چه مقدار داده برای آموزش لازم است؟
در زمینه هوش مصنوعی (AI)، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل، این سوال که چه مقدار داده برای آموزش لازم است از اهمیت بالایی برخوردار است. مقدار داده مورد نیاز برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی به عوامل مختلفی از جمله پیچیدگی مشکل، تنوع
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
فرآیند برچسب گذاری داده ها چگونه است و چه کسی آن را انجام می دهد؟
فرآیند برچسبگذاری دادهها در زمینه هوش مصنوعی گامی مهم در آموزش مدلهای یادگیری ماشینی است. برچسبگذاری دادهها شامل تخصیص برچسبها یا حاشیهنویسیهای معنیدار و مرتبط به دادهها است، که مدل را قادر میسازد تا بر اساس اطلاعات برچسبگذاریشده، یاد بگیرد و پیشبینیهای دقیق انجام دهد. این فرآیند معمولاً توسط تفسیرگرهای انسانی انجام می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
برچسبهای خروجی، مقادیر هدف و ویژگیها دقیقاً چیست؟
حوزه یادگیری ماشین، زیرمجموعهای از هوش مصنوعی، شامل مدلهای آموزشی برای پیشبینی یا انجام اقدامات بر اساس الگوها و روابط در دادهها است. در این زمینه، برچسبهای خروجی، مقادیر هدف و ویژگیها نقش مهمی در فرآیندهای آموزش و ارزیابی دارند. برچسب های خروجی که به عنوان برچسب های هدف یا برچسب های کلاس نیز شناخته می شوند، هستند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا استفاده از داده های دیگر برای آموزش و ارزیابی مدل ضروری است؟
در زمینه یادگیری ماشین، استفاده از داده های اضافی برای آموزش و ارزیابی مدل ها در واقع ضروری است. در حالی که آموزش و ارزیابی مدل ها با استفاده از یک مجموعه داده امکان پذیر است، گنجاندن سایر داده ها می تواند عملکرد و قابلیت های تعمیم مدل را تا حد زیادی افزایش دهد. این امر به ویژه در مورد صادق است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست