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
Что такое задача регрессии?
Задача регрессии в области машинного обучения, особенно в контексте искусственного интеллекта, включает в себя прогнозирование непрерывной выходной переменной на основе одной или нескольких входных переменных. Этот тип задачи является основополагающим для машинного обучения и используется, когда целью является прогнозирование величин, например, прогнозирование цен на жилье, фондового рынка
Как можно перейти между таблицами Vertex AI и AutoML?
Для решения проблемы перехода от Vertex AI к AutoML Tables важно понимать роли обеих платформ в наборе инструментов машинного обучения Google Cloud. Vertex AI — это комплексная платформа машинного обучения, которая предлагает унифицированный интерфейс для управления различными моделями машинного обучения, включая те, которые созданы с использованием AutoML и пользовательских моделей. AutoML Tables,
Можно ли использовать Kaggle для загрузки финансовых данных и проведения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как R-квадрат, ARIMA или GARCH?
Kaggle — это широко признанная платформа для энтузиастов науки о данных и машинного обучения, предоставляющая среду для совместной работы по анализу данных, построению моделей и обмену идеями. Она поддерживает различные виды деятельности, включая загрузку и анализ финансовых данных, что делает ее отличным местом для выполнения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как
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 реальные изменения в связи с ребрендингом Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
Переход Google Cloud от Cloud Machine Learning Engine к Vertex AI представляет собой значительную эволюцию возможностей платформы и пользовательского опыта, направленную на упрощение жизненного цикла машинного обучения (ML) и улучшение интеграции с другими сервисами Google Cloud. Vertex AI разработан для предоставления более унифицированной, сквозной платформы машинного обучения, которая охватывает весь
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