Если кто-то использует модель Google и обучает ее на своем собственном экземпляре, сохраняет ли Google улучшения, полученные с помощью обучающих данных?
При использовании модели Google и ее обучении на вашем собственном экземпляре вопрос о том, сохранит ли Google улучшения, сделанные на основе ваших обучающих данных, зависит от нескольких факторов, включая конкретную службу или инструмент Google, которые вы используете, и условия обслуживания, связанные с этим инструментом. В контексте машины Google Cloud
Как узнать, какую модель машинного обучения использовать, до ее обучения?
Выбор подходящей модели машинного обучения перед обучением является важным шагом в разработке успешной системы ИИ. Выбор модели может существенно повлиять на производительность, точность и эффективность решения. Чтобы принять обоснованное решение, необходимо учитывать несколько факторов, включая характер данных, тип проблемы, вычислительные
Можно ли использовать машинное обучение для прогнозирования риска ишемической болезни сердца?
Машинное обучение стало мощным инструментом в секторе здравоохранения, особенно в области прогнозирования риска ишемической болезни сердца (ИБС). Ишемическая болезнь сердца, состояние, характеризующееся сужением коронарных артерий из-за накопления бляшек, остается основной причиной заболеваемости и смертности во всем мире. Традиционный подход к оценке
Каковы показатели оценки эффективности модели?
В области машинного обучения, особенно при использовании таких платформ, как Google Cloud Machine Learning, оценка производительности модели является важнейшей задачей, которая обеспечивает эффективность и надежность модели. Метрики оценки производительности модели разнообразны и выбираются на основе типа решаемой проблемы, будь то
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия — это фундаментальный статистический метод, который широко используется в области машинного обучения, особенно в задачах контролируемого обучения. Он служит в качестве основополагающего алгоритма для прогнозирования непрерывной зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. Предпосылкой линейной регрессии является установление линейной связи между переменными,
Можно ли объединить различные модели МО и создать мастер-ИИ?
Объединение различных моделей машинного обучения (ML) для создания более надежной и эффективной системы, часто называемой ансамблем или «мастером ИИ», является хорошо зарекомендовавшей себя методикой в области искусственного интеллекта. Этот подход использует сильные стороны нескольких моделей для улучшения предиктивной производительности, повышения точности и повышения общей надежности
Какие алгоритмы наиболее распространены в машинном обучении?
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, включает в себя использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам выполнять задачи без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и выводы. В этой области были разработаны многочисленные алгоритмы для решения различных типов задач, от классификации и регрессии до кластеризации и снижения размерности.
Как можно применить машинное обучение к данным о разрешениях на строительство?
Машинное обучение (МО) предлагает огромный потенциал для преобразования управления и обработки данных разрешений на строительство, критически важного аспекта городского планирования и развития. Применение МО в этой области может значительно повысить эффективность, точность и процессы принятия решений. Чтобы понять, как машинное обучение может быть эффективно применено к данным разрешений на строительство, важно
Когда в материалах для чтения говорится о «выборе правильного алгоритма», означает ли это, что в принципе все возможные алгоритмы уже существуют? Как мы узнаем, что алгоритм является «правильным» для конкретной проблемы?
При обсуждении «выбора правильного алгоритма» в контексте машинного обучения, особенно в рамках искусственного интеллекта, предоставляемого такими платформами, как Google Cloud Machine Learning, важно понимать, что этот выбор является как стратегическим, так и техническим решением. Речь идет не просто о выборе из уже существующего списка алгоритмов
Какие гиперпараметры используются в машинном обучении?
В области машинного обучения, особенно при использовании таких платформ, как Google Cloud Machine Learning, понимание гиперпараметров важно для разработки и оптимизации моделей. Гиперпараметры — это настройки или конфигурации, внешние по отношению к модели, которые определяют процесс обучения и влияют на производительность алгоритмов машинного обучения. В отличие от параметров модели, которые