Какие ресурсы Google предоставляет для проектов машинного обучения?
Google предоставляет широкий спектр ресурсов для проектов машинного обучения через свою экосистему Google Cloud Platform (GCP). Эти ресурсы предназначены для поддержки разработчиков и специалистов по данным в эффективном и действенном создании, обучении и развертывании моделей машинного обучения. В этом ответе мы рассмотрим различные ресурсы, которые Google предлагает для проектов машинного обучения.
В каких повседневных задачах используется машинное обучение?
Машинное обучение, подобласть искусственного интеллекта, представляет собой мощный инструмент, который позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. С появлением облачных вычислений машинное обучение стало более доступным и используется в различных повседневных задачах. В этом ответе мы рассмотрим некоторые из
Как машинное обучение делает прогнозы на новых примерах?
Алгоритмы машинного обучения предназначены для того, чтобы делать прогнозы на новых примерах, используя шаблоны и отношения, извлеченные из существующих данных. В контексте облачных вычислений и, в частности, лабораторий Google Cloud Platform (GCP) этому процессу способствует мощное машинное обучение с Cloud ML Engine. Чтобы понять, как машинное обучение делает прогнозы
Каковы основные действия, связанные с машинным обучением?
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. В контексте облачных вычислений, в частности Google Cloud Platform (GCP) и ее Cloud ML Engine, существует несколько основных видов деятельности, связанных с
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ) в контексте облачных вычислений?
В контексте облачных вычислений машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) — это два разных, но взаимосвязанных понятия. Машинное обучение относится к процессу, позволяющему компьютерам учиться на основе данных и улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи без явного программирования. С другой стороны, ИИ — это более широкая область, которая охватывает