آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
فرآیند آموزش یک مدل یادگیری ماشینی شامل قرار دادن آن در معرض حجم وسیعی از داده ها است تا بتواند الگوها را بیاموزد و پیش بینی یا تصمیم گیری کند بدون اینکه به طور صریح برای هر سناریو برنامه ریزی شود. در طول مرحله آموزش، مدل یادگیری ماشینی تحت یک سری تکرارها قرار می گیرد که در آن پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن تنظیم می کند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا یک مدل بدون نظارت نیاز به آموزش دارد، اگرچه داده های برچسب دار ندارد؟
یک مدل بدون نظارت در یادگیری ماشینی به داده های برچسب دار برای آموزش نیاز ندارد زیرا هدف آن یافتن الگوها و روابط درون داده ها بدون برچسب های از پیش تعریف شده است. اگرچه یادگیری بدون نظارت مستلزم استفاده از دادههای برچسبگذاریشده نیست، مدل هنوز باید تحت یک فرآیند آموزشی قرار گیرد تا ساختار زیربنایی دادهها را بیاموزد.
چگونه می توان فهمید که چه زمانی باید از آموزش تحت نظارت در مقابل آموزش بدون نظارت استفاده کرد؟
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اساسی از پارادایم های یادگیری ماشینی هستند که اهداف مجزایی را بر اساس ماهیت داده ها و اهداف کار در دست انجام می دهند. درک زمان استفاده از آموزش نظارت شده در مقابل آموزش بدون نظارت در طراحی مدل های یادگیری ماشین موثر بسیار مهم است. انتخاب بین این دو رویکرد بستگی دارد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی زیرشاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد بدون برنامهریزی صریح یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. این ابزار قدرتمندی است که به ماشینها اجازه میدهد تا به طور خودکار دادههای پیچیده را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیمها یا پیشبینیهای آگاهانه بگیرند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا یادگیری ماشینی می تواند کیفیت داده های مورد استفاده را پیش بینی یا تعیین کند؟
یادگیری ماشینی، زیرشاخه ای از هوش مصنوعی، توانایی پیش بینی یا تعیین کیفیت داده های مورد استفاده را دارد. این امر از طریق تکنیک ها و الگوریتم های مختلف به دست می آید که ماشین ها را قادر می سازد از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی ها یا ارزیابی های آگاهانه انجام دهند. در زمینه Google Cloud Machine Learning، این تکنیکها به کار گرفته میشوند
- 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
ML چیست؟
یادگیری ماشینی (ML) زیرشاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد بدون برنامهریزی صریح یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در داده ها طراحی شده اند و سپس از این دانش برای ایجاد اطلاعات استفاده می کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
یک الگوریتم کلی برای تعریف یک مسئله در ML چیست؟
تعریف یک مشکل در یادگیری ماشین (ML) مستلزم یک رویکرد سیستماتیک برای فرمولبندی کار در دست است به گونهای که بتوان با استفاده از تکنیکهای ML به آن پرداخت. این فرآیند بسیار مهم است زیرا پایه و اساس کل خط لوله ML، از جمع آوری داده ها تا آموزش و ارزیابی مدل را می گذارد. در این پاسخ به طرح کلی خواهیم پرداخت
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
الگوریتم تغییر میانگین چیست و چه تفاوتی با الگوریتم k-means دارد؟
الگوریتم تغییر میانگین یک تکنیک خوشهبندی ناپارامتری است که معمولاً در یادگیری ماشین برای کارهای یادگیری بدون نظارت مانند خوشهبندی استفاده میشود. این الگوریتم در چندین جنبه کلیدی با الگوریتم k-means متفاوت است، از جمله نحوه اختصاص دادن نقاط داده به خوشه ها و توانایی آن در شناسایی خوشه هایی با شکل دلخواه. برای درک معنی
چگونه عملکرد الگوریتم های خوشه بندی را در غیاب داده های برچسب دار ارزیابی می کنیم؟
در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در یادگیری ماشین با پایتون، ارزیابی عملکرد الگوریتمهای خوشهبندی در غیاب دادههای برچسبگذاری شده یک کار بسیار مهم است. الگوریتمهای خوشهبندی، تکنیکهای یادگیری بدون نظارت هستند که هدفشان گروهبندی نقاط داده مشابه بر اساس الگوها و شباهتهای ذاتی آنهاست. در حالی که عدم وجود داده های برچسب دار
- 1
- 2