Koliko je neophodno znanje Pythona ili drugog programskog jezika za implementaciju ML-a u praksi?
Da bismo odgovorili na pitanje koliko je znanje Pythona ili bilo kojeg drugog programskog jezika neophodno za implementaciju mašinskog učenja (ML) u praksi, od vitalnog je značaja razumjeti ulogu koju programiranje igra u širem kontekstu mašinskog učenja i umjetne inteligencije (AI). Mašinsko učenje, podskup AI, uključuje razvoj algoritama koji to dozvoljavaju
Zašto je korak evaluacije performansi modela mašinskog učenja na zasebnom skupu podataka testa bitan i šta bi se moglo dogoditi ako se ovaj korak preskoči?
U polju mašinskog učenja, evaluacija performansi modela na zasebnom skupu testnih podataka je fundamentalna praksa koja podupire pouzdanost i generalizaciju modela za predviđanje. Ovaj korak je sastavni dio procesa razvoja modela iz nekoliko razloga, od kojih svaki doprinosi robusnosti i pouzdanosti predviđanja modela. Prvo, primarna svrha
Koja je istinska vrijednost mašinskog učenja u današnjem svijetu i kako možemo razlikovati njegov istinski utjecaj od puke tehnološke pompe?
Mašinsko učenje (ML), podskup umjetne inteligencije (AI), postalo je transformativna sila u različitim sektorima, nudeći značajnu vrijednost poboljšanjem procesa donošenja odluka, optimizacijom operacija i stvaranjem inovativnih rješenja za složene probleme. Njegova prava vrijednost leži u njegovoj sposobnosti da analizira ogromne količine podataka, identifikuje obrasce i generiše predviđanja ili odluke sa minimalnim
Ako neko koristi Google model i obučava ga na vlastitoj instanci, da li Google zadržava poboljšanja napravljena iz podataka o obuci?
Kada koristite Google model i trenirate ga na vlastitoj instanci, pitanje hoće li Google zadržati poboljšanja napravljena iz vaših podataka o obuci ovisi o nekoliko faktora, uključujući konkretnu Googleovu uslugu ili alat koji koristite i uslove korištenja usluge povezane s tim alatom. U kontekstu Google Cloud mašine
Kako neko znati koji ML model koristiti, prije nego što ga obuči?
Odabir odgovarajućeg modela mašinskog učenja prije treninga je bitan korak u razvoju uspješnog AI sistema. Izbor modela može značajno uticati na performanse, tačnost i efikasnost rešenja. Da bi se donela informisana odluka, mora se uzeti u obzir nekoliko faktora, uključujući prirodu podataka, vrstu problema, računske
Može li se mašinsko učenje koristiti za predviđanje rizika od koronarne bolesti srca?
Mašinsko učenje se pojavilo kao moćan alat u zdravstvenom sektoru, posebno u domenu predviđanja rizika od koronarne bolesti srca (CHD). Koronarna bolest srca, stanje koje karakterizira sužavanje koronarnih arterija zbog nakupljanja plaka, ostaje vodeći uzrok morbiditeta i mortaliteta širom svijeta. Tradicionalni pristup ocjenjivanju
Koje su metrike procjene učinka modela?
U polju mašinskog učenja, posebno kada se koriste platforme kao što je Google Cloud Machine Learning, procena performansi modela je kritičan zadatak koji obezbeđuje efikasnost i pouzdanost modela. Metrike evaluacije performansi modela su raznolike i biraju se na osnovu vrste problema koji se rješava, bilo da se
Šta je linearna regresija?
Linearna regresija je fundamentalna statistička metoda koja se intenzivno koristi u domenu mašinskog učenja, posebno u zadacima učenja pod nadzorom. On služi kao temeljni algoritam za predviđanje kontinuirane zavisne varijable na osnovu jedne ili više nezavisnih varijabli. Pretpostavka linearne regresije je uspostavljanje linearne veze između varijabli,
Da li je moguće kombinovati različite ML modele i izgraditi master AI?
Kombinovanje različitih modela mašinskog učenja (ML) za stvaranje robusnijeg i efikasnijeg sistema, koji se često naziva ansambl ili "glavna AI", dobro je uspostavljena tehnika u oblasti veštačke inteligencije. Ovaj pristup koristi prednosti više modela za poboljšanje prediktivnih performansi, povećanje tačnosti i povećanje ukupne pouzdanosti
Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u mašinskom učenju?
Mašinsko učenje, podskup umjetne inteligencije, uključuje korištenje algoritama i statističkih modela kako bi se omogućilo kompjuterima da izvršavaju zadatke bez eksplicitnih instrukcija oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Unutar ovog domena razvijeni su brojni algoritmi za rješavanje različitih vrsta problema, u rasponu od klasifikacije i regresije do grupiranja i smanjenja dimenzionalnosti.