×
1 Выберите сертификаты EITC/EITCA
2 Учитесь и сдавайте онлайн-экзамены
3 Пройдите сертификацию своих навыков в области ИТ

Подтвердите свои ИТ-навыки и компетенции в рамках Европейской системы сертификации ИТ из любой точки мира в режиме онлайн.

Академия EITCA

Стандарт аттестации цифровых навыков Европейского института сертификации ИТ, направленный на поддержку развития цифрового общества.

ВОЙДИТЕ В ВАШ АККАУНТ

ОТКРЫТЬ СЧЁТ ЗАБЫЛИ ПАРОЛЬ?

ЗАБЫЛИ ПАРОЛЬ?

БСГ, подожди, я помню!

ОТКРЫТЬ СЧЁТ

Уже есть учетная запись?
ЕВРОПЕЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕРТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ - ПРОВЕРКА ВАШИХ ЦИФРОВЫХ НАВЫКОВ
  • регистрация
  • ВХОД
  • ИНФОРМАЦИЯ

Академия EITCA

Академия EITCA

Европейский институт сертификации информационных технологий - EITCI ASBL

Поставщик сертификации

Институт EITCI ASBL

Брюссель, Европейский Союз

Руководящая структура Европейской ИТ-сертификации (EITC) в поддержку ИТ-профессионализма и цифрового общества

  • СЕРТИФИКАТЫ
    • АКАДЕМИИ EITCA
      • КАТАЛОГ АКАДЕМИЙ EITCA<
      • EITCA/CG КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА
      • EITCA/IS ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
      • EITCA/BI БИЗНЕС-ИНФОРМАЦИЯ
      • КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ EITCA/KC
      • EITCA/EG E-GOVERNMENT
      • ВЕБ-РАЗРАБОТКА EITCA/WD
      • ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ EITCA/AI
    • EITC СЕРТИФИКАТЫ
      • КАТАЛОГ СЕРТИФИКАТОВ EITC<
      • СЕРТИФИКАТЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ
      • СЕРТИФИКАТЫ ВЕБ-ДИЗАЙНА
      • СЕРТИФИКАТЫ 3D ДИЗАЙНА
      • ОФИС СЕРТИФИКАТЫ
      • БИТКОИН БЛОКЧЕЙН СЕРТИФИКАТ
      • СЕРТИФИКАТ WORDPRESS
      • СЕРТИФИКАТ ОБЛАЧНОЙ ПЛАТФОРМЫНОВЫЕ
    • EITC СЕРТИФИКАТЫ
      • СЕРТИФИКАТЫ ИНТЕРНЕТА
      • КРИПТОГРАФИЯ СЕРТИФИКАТЫ
      • БИЗНЕС СЕРТИФИКАТЫ
      • СЕРТИФИКАТЫ ТЕЛЕВИДЕНИЯ
      • СЕРТИФИКАТЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
      • ЦИФРОВОЙ ПОРТРЕТ СЕРТИФИКАТ
      • СЕРТИФИКАТЫ РАЗРАБОТКИ ВЕБ-РАЗРАБОТКИ
      • СЕРТИФИКАТЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯНОВЫЕ
    • СЕРТИФИКАТЫ ДЛЯ
      • ПУБЛИЧНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЕС
      • УЧИТЕЛЯ И УЧИТЕЛЯ
      • ИТ-БЕЗОПАСНОСТЬ ПРОФЕССИОНАЛОВ
      • ГРАФИЧЕСКИЕ ДИЗАЙНЕРЫ И ХУДОЖНИКИ
      • БИЗНЕСМЕНЫ И МЕНЕДЖЕРЫ
      • БЛОКЧЕЙН РАЗРАБОТЧИКИ
      • ВЕБ-РАЗРАБОТЧИКИ
      • ЭКСПЕРТЫ ОБЛАЧНОГО ИИНОВЫЕ
  • НОВИНКИ
  • СУБСИДИЯ
  • КАК ЭТО РАБОТАЕТ
  •   IT ID
  • О КОМПАНИИ
  • Контакт
  • МОЙ ЗАКАЗ
    Ваш текущий заказ пуст.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED
Вопросы и ответы, обозначенные тегом: Настройка гиперпараметров

Почему настройка гиперпараметров считается важным шагом после оценки модели и какие методы используются для поиска оптимальных гиперпараметров для модели машинного обучения?

Суббота, 26 апреля 2025 by Мохаммед Халед

Настройка гиперпараметров является неотъемлемой частью рабочего процесса машинного обучения, особенно после первоначальной оценки модели. Понимание того, почему этот процесс необходим, требует понимания роли, которую гиперпараметры играют в моделях машинного обучения. Гиперпараметры — это настройки конфигурации, используемые для управления процессом обучения и архитектурой модели. Они отличаются от параметров модели, которые

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Первые шаги в машинном обучении, 7 шагов машинного обучения
Теги: Искусственный интеллект, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Оценка модели, Нейронные сети, Методы оптимизации

Почему в процессе машинного обучения важно разделять набор данных на обучающий и тестовый наборы, и что может пойти не так, если пропустить этот шаг?

Суббота, 26 апреля 2025 by Мохаммед Халед

В области машинного обучения разделение набора данных на обучающие и тестовые наборы является фундаментальной практикой, которая служит для обеспечения производительности и обобщаемости модели. Этот шаг важен для оценки того, насколько хорошо модель машинного обучения будет работать на невидимых данных. Если набор данных не разделен надлежащим образом,

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Первые шаги в машинном обучении, 7 шагов машинного обучения
Теги: Искусственный интеллект, Разделение данных, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Проверка модели, переобучения

Каковы более подробные этапы машинного обучения?

Среда, 18 сентября 2024 by zoran_tm

Фазы машинного обучения представляют собой структурированный подход к разработке, развертыванию и поддержке моделей машинного обучения. Эти фазы гарантируют, что процесс машинного обучения является систематическим, воспроизводимым и масштабируемым. В следующих разделах представлен всесторонний обзор каждой фазы с подробным описанием ключевых действий и рассматриваемых соображений. 1. Определение проблемы и сбор данных Определение проблемы

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Введение, Что такое машинное обучение
Теги: Искусственный интеллект, Подготовка данных, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Развертывание модели, Оценка модели, Модельное обучение

Следует ли использовать отдельные данные на последующих этапах обучения модели машинного обучения?

Воскресенье, 21 июля 2024 by Оман

Процесс обучения моделей машинного обучения обычно включает в себя несколько этапов, каждый из которых требует определенных данных для обеспечения эффективности и точности модели. Как указано выше, семь этапов машинного обучения включают сбор данных, подготовку данных, выбор модели, обучение модели, оценку модели, настройку параметров и составление прогнозов. Каждый из этих шагов имеет отдельные

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Первые шаги в машинном обучении, 7 шагов машинного обучения
Теги: Искусственный интеллект, Сбор данных, Подготовка данных, Настройка гиперпараметра, Оценка модели, Модельное обучение

Каковы гиперпараметры алгоритма?

Суббота, 29 июня 2024 by Энрике Андрей Камело Ортис

В области машинного обучения, особенно в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и облачных платформ, таких как Google Cloud Machine Learning, гиперпараметры играют решающую роль в производительности и эффективности алгоритмов. Гиперпараметры — это внешние конфигурации, заданные до начала процесса обучения, которые управляют поведением алгоритма обучения и непосредственно

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Введение, Что такое машинное обучение
Теги: Искусственный интеллект, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Нейронные сети, Оптимизация, регуляризация

Как можно использовать такие библиотеки, как scikit-learn, для реализации классификации SVM в Python и какие ключевые функции при этом используются?

Суббота, 15 июня 2024 by Академия EITCA

Машины опорных векторов (SVM) — это мощный и универсальный класс алгоритмов контролируемого машинного обучения, особенно эффективный для задач классификации. Такие библиотеки, как scikit-learn на Python, обеспечивают надежную реализацию SVM, делая ее доступной как для практиков, так и для исследователей. В этом ответе будет объяснено, как scikit-learn можно использовать для реализации классификации SVM, с подробным описанием ключевых моментов.

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, Машинное обучение EITC/AI/MLP с Python, Машина опорных векторов, Поддержка векторной оптимизации машины, Обзор экзамена
Теги: Искусственный интеллект, классификация, Предварительная обработка данных, Настройка гиперпараметра, Scikit учиться, СВМ

Число нейронов на слой при реализации нейронных сетей глубокого обучения — это величина, которую можно предсказать без проб и ошибок?

Суббота, 15 июня 2024 by Дкарайяннакис

Прогнозирование количества нейронов на слой в нейронной сети глубокого обучения, не прибегая к методу проб и ошибок, является весьма сложной задачей. Это связано с многогранностью и сложностью моделей глубокого обучения, на которые влияет множество факторов, в том числе сложность данных, конкретная задача, которую решают задачи.

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/DLPP Deep Learning с помощью Python и PyTorch, Нейронная сеть, Модель обучения
Теги: Искусственный интеллект, Глубокое обучение, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Оптимизация модели, Нейронные сети

Требует ли правильный подход к нейронным сетям набор обучающих данных и набор тестовых данных вне выборки, которые должны быть полностью разделены?

Пятница, 14 июня 2024 by Агнешка Ульрих

В сфере глубокого обучения, особенно при использовании нейронных сетей, правильная обработка наборов данных имеет первостепенное значение. Вопрос заключается в том, требует ли правильный подход как набора обучающих данных, так и набора данных тестирования вне выборки, и нужно ли полностью разделить эти наборы данных. Фундаментальный принцип машинного обучения

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/DLPP Deep Learning с помощью Python и PyTorch, Данные, Datasets
Теги: Искусственный интеллект, Перекрестная проверка, Предотвращение утечки данных, Разделение данных, Обобщение, Настройка гиперпараметра, Машинное обучение, Оценка модели, Модель Производительность, Нейронные сети, PyTorch

Как выбор скорости обучения и размера пакета в квантовом машинном обучении с помощью TensorFlow Quantum влияет на скорость и точность сходимости при решении задачи XOR?

Вторник, 11 июня 2024 by Академия EITCA

Выбор скорости обучения и размера пакета при квантовом машинном обучении с помощью TensorFlow Quantum (TFQ) существенно влияет как на скорость сходимости, так и на точность решения задачи XOR. Эти гиперпараметры играют важную роль в динамике обучения квантовых нейронных сетей, влияя на то, насколько быстро и эффективно модель обучается на данных. Понимание

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/TFQML Квантовое машинное обучение TensorFlow, Практический Tensorflow Quantum — проблема XOR, Решение проблемы XOR с помощью квантового машинного обучения с помощью TFQ, Обзор экзамена
Теги: Искусственный интеллект, Настройка гиперпараметра, Квантовые схемы, Квантовое машинное обучение, ТензорФлоу Квант, Проблема XOR

В чем разница между гиперпараметрами и параметрами модели?

Вторник, 28 мая 2024 by Радослав Олива

В сфере машинного обучения различие между гиперпараметрами и параметрами модели важно для понимания того, как модели обучаются и оптимизируются. Оба типа параметров играют разные роли в процессе разработки модели, и их правильная настройка важна для эффективности и производительности модели машинного обучения. Параметры модели являются внутренними

  • Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Введение, Что такое машинное обучение
Теги: Искусственный интеллект, Настройка гиперпараметра, гиперпараметры, Машинное обучение, Параметры модели, Нейронные сети
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
Главная

Центр сертификации

МЕНЮ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

  • Мой аккаунт

СЕРТИФИКАТ КАТЕГОРИИ

  • Сертификация EITC (105)
  • Сертификация EITCA (9)

Что вы ищете?

  • Введение
  • Как это работает?
  • Академии EITCA
  • Субсидия EITCI DSJC
  • Полный каталог EITC
  • Ваш заказ
  • Популярные
  •   IT ID
  • Обзоры EITCA (издание Medium)
  • О Нас
  • Контакты

Академия EITCA является частью Европейской структуры сертификации ИТ.

Европейская структура ИТ-сертификации была создана в 2008 году как европейский и независимый от поставщиков стандарт широкодоступной онлайн-сертификации цифровых навыков и компетенций во многих областях профессиональных цифровых специализаций. Структура EITC регулируется Европейский институт сертификации ИТ (EITCI), некоммерческий орган по сертификации, поддерживающий рост информационного общества и устраняющий разрыв в цифровых навыках в ЕС.

Право на участие в программе EITCA Academy 80% поддержки EITCI DSJC Subsidy

80% оплаты Академии EITCA субсидируется при зачислении

    Офис секретаря Академии EITCA

    Европейский институт сертификации в области ИТ (ASBL)
    Брюссель, Бельгия, Европейский Союз

    Оператор системы сертификации EITC/EITCA
    Управляющий европейский стандарт ИТ-сертификации
    О компании Форму обратной связи или позвоните по телефону +32 25887351

    Следуйте за EITCI на X
    Посетите Академию EITCA на Facebook
    Присоединяйтесь к Академии EITCA в LinkedIn
    Посмотрите видеоролики EITCI и EITCA на YouTube.

    Финансируется Европейским Союзом

    Финансируется Европейский фонд регионального развития (ЕФРР) и Европейский социальный фонд (ESF) в серии проектов с 2007 года, в настоящее время управляется Европейский институт сертификации ИТ (EITCI) с 2008 года

    Политика информационной безопасности | Политика DSRRM и GDPR | Политика защиты данных | Запись действий по обработке | Политика ОТОСБ | Антикоррупционная политика | Современная политика рабства

    Автоматический перевод на ваш язык

    Правила | Персональные данные
    Академия EITCA
    • Академия EITCA в социальных сетях
    Академия EITCA


    © 2008-2025  Европейский институт сертификации ИТ
    Брюссель, Бельгия, Европейский Союз

    ТОП
    Общайтесь со службой поддержки
    Общайтесь со службой поддержки
    Вопросы, сомнения, проблемы? Мы здесь чтобы помочь вам!
    Конец чат
    Подключение ...
    Остались вопросы?
    Остались вопросы?
    :
    :
    :
    Отправьте
    Остались вопросы?
    :
    :
    Начать Чат
    Сеанс чата закончился. Спасибо!
    Пожалуйста, оцените поддержку, которую вы получили.
    Хорошо Плохой