Kako već obučeni model mašinskog učenja uzima u obzir novi obim podataka?
Kada je model mašinskog učenja već obučen i naiđe na nove podatke, proces integracije ovog novog opsega podataka može poprimiti nekoliko oblika, ovisno o specifičnim zahtjevima i kontekstu aplikacije. Primarne metode za uključivanje novih podataka u prethodno obučeni model uključuju ponovnu obuku, fino podešavanje i inkrementalno učenje. Svaka od ovih metoda...
Kako ograničiti pristrasnost i diskriminaciju u modelima mašinskog učenja?
Da bi se efikasno ograničile pristrasnosti i diskriminacija u modelima mašinskog učenja, neophodno je usvojiti višestruki pristup koji obuhvata cijeli životni ciklus mašinskog učenja, od prikupljanja podataka do implementacije i praćenja modela. Pristrasnosti u mašinskom učenju mogu nastati iz različitih izvora, uključujući pristrasne podatke, pretpostavke modela i same algoritme. Rješavanje ovih pristrasnosti zahtijeva
Kako zaštititi privatnost podataka koji se koriste za obuku modela mašinskog učenja?
Zaštita privatnosti podataka koji se koriste za obuku modela mašinskog učenja ključni je aspekt odgovornog razvoja vještačke inteligencije. To uključuje kombinaciju tehnika i praksi osmišljenih da osiguraju da osjetljive informacije ne budu izložene ili zloupotrebljene. Ovaj zadatak postaje sve važniji kako raste obim i složenost modela mašinskog učenja, i
Kako osigurati transparentnost i razumljivost odluka koje donose modeli mašinskog učenja?
Osiguravanje transparentnosti i razumljivosti modela mašinskog učenja predstavlja višestruki izazov koji uključuje i tehnička i etička razmatranja. Kako se modeli mašinskog učenja sve više primjenjuju u ključnim oblastima kao što su zdravstvo, finansije i provođenje zakona, potreba za jasnoćom u njihovim procesima donošenja odluka postaje od najveće važnosti. Ovaj zahtjev za transparentnošću vođen je potrebom...
Gdje se pohranjuju informacije o modelu neuronske mreže (uključujući parametre i hiperparametre)?
U domenu vještačke inteligencije, posebno kada je riječ o neuronskim mrežama, razumijevanje gdje se pohranjuju informacije važno je i za razvoj i za primjenu modela. Model neuronske mreže sastoji se od nekoliko komponenti, od kojih svaka igra posebnu ulogu u njenom radu i efikasnosti. Dva najznačajnija elementa unutar ovog okvira su model...
Koja je razlika između mašinskog učenja u kompjuterskom vidu i mašinskog učenja u LLM?
Mašinsko učenje, podskup umjetne inteligencije, primijenjen je na različite domene, uključujući kompjuterski vid i modele učenja jezika (LLM). Svako od ovih polja koristi tehnike mašinskog učenja za rešavanje problema specifičnih za domen, ali se značajno razlikuju u pogledu tipova podataka, arhitekture modela i aplikacija. Razumijevanje ovih razlika je od suštinskog značaja za uvažavanje jedinstvenosti
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