Pokud někdo používá model Google a trénuje jej na své vlastní instanci, uchovává si Google vylepšení provedená ze školicích dat?
Při používání modelu Google a jeho trénování na vlastní instanci závisí otázka, zda si Google uchová vylepšení provedená z vašich školicích dat, na několika faktorech, včetně konkrétní služby nebo nástroje Google, které používáte, a smluvních podmínek souvisejících s tímto nástrojem. V kontextu stroje Google Cloud
Jak člověk ví, který model ML použít, než jej začne trénovat?
Výběr vhodného modelu strojového učení před školením je zásadním krokem ve vývoji úspěšného systému umělé inteligence. Volba modelu může výrazně ovlivnit výkon, přesnost a efektivitu řešení. Aby bylo možné učinit informované rozhodnutí, je třeba vzít v úvahu několik faktorů, včetně povahy dat, typu problému, výpočetní
Co je regresní úloha?
Úloha regrese v oblasti strojového učení, zejména v kontextu umělé inteligence, zahrnuje predikci spojité výstupní proměnné na základě jedné nebo více vstupních proměnných. Tento typ úlohy je zásadní pro strojové učení a používá se, když je cílem předpovídat množství, jako je předpovídání cen nemovitostí, akciový trh
Jak lze přecházet mezi tabulkami Vertex AI a AutoML?
Pro řešení přechodu z Vertex AI na AutoML Tables je důležité porozumět rolím obou platforem v rámci sady nástrojů strojového učení Google Cloud. Vertex AI je komplexní platforma strojového učení, která nabízí jednotné rozhraní pro správu různých modelů strojového učení, včetně těch vytvořených pomocí AutoML a vlastních modelů. AutoML tabulky,
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Odbornost v oblasti strojového učení, Tabulky AutoML
Je možné použít Kaggle k nahrávání finančních dat a provádění statistických analýz a prognóz pomocí ekonometrických modelů, jako je R-squared, ARIMA nebo GARCH?
Kaggle je široce uznávaná platforma pro nadšence datové vědy a strojového učení, která poskytuje prostředí pro spolupráci pro analýzu dat, vytváření modelů a sdílení poznatků. Podporuje různé činnosti, včetně nahrávání a analýzy finančních dat, díky čemuž je vynikajícím místem pro provádění statistických analýz a prognóz pomocí ekonometrických modelů, jako je např.
Lze strojové učení použít k predikci rizika ischemické choroby srdeční?
Strojové učení se ukázalo jako mocný nástroj ve zdravotnictví, zejména v oblasti predikce rizika ischemické choroby srdeční (ICHS). Ischemická choroba srdeční, stav charakterizovaný zúžením koronárních tepen v důsledku nahromadění plaku, zůstává celosvětově hlavní příčinou morbidity a mortality. Tradiční přístup k hodnocení
Jaké jsou skutečné změny v důsledku přejmenování Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
Přechod Google Cloud z Cloud Machine Learning Engine na Vertex AI představuje významný vývoj ve schopnostech a uživatelském prostředí platformy, jehož cílem je zjednodušit životní cyklus strojového učení (ML) a zlepšit integraci s dalšími službami Google Cloud. Vertex AI je navržena tak, aby poskytovala jednotnější, ucelenou platformu strojového učení, která zahrnuje celou
Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
V oblasti strojového učení, zejména při využití platforem, jako je Google Cloud Machine Learning, je hodnocení výkonu modelu kritickým úkolem, který zajišťuje efektivitu a spolehlivost modelu. Metriky hodnocení výkonu modelu jsou různé a jsou vybírány na základě typu problému, který je řešen, ať už se jedná o problém
Co je lineární regrese?
Lineární regrese je základní statistická metoda, která je široce využívána v oblasti strojového učení, zejména v úlohách učení pod dohledem. Slouží jako základní algoritmus pro predikci spojité závislé proměnné založené na jedné nebo více nezávislých proměnných. Předpokladem lineární regrese je vytvořit lineární vztah mezi proměnnými,
Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
Kombinace různých modelů strojového učení (ML) za účelem vytvoření robustnějšího a efektivnějšího systému, často označovaného jako soubor nebo „master AI“, je dobře zavedenou technikou v oblasti umělé inteligence. Tento přístup využívá silné stránky více modelů ke zlepšení prediktivního výkonu, zvýšení přesnosti a zvýšení celkové spolehlivosti