Da li je modelu bez nadzora potrebna obuka iako nema označene podatke?
Model bez nadzora u mašinskom učenju ne zahteva označene podatke za obuku jer ima za cilj da pronađe obrasce i odnose unutar podataka bez unapred definisanih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model još uvijek treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka
Koje su neke primjene grupiranja srednjih pomaka u mašinskom učenju?
Klasteriranje srednjeg pomaka je popularan algoritam u polju mašinskog učenja koji se koristi za nenadzirane zadatke grupisanja. Ima različite aplikacije u različitim domenima, uključujući kompjuterski vid, obradu slika, analizu podataka i prepoznavanje uzoraka. U ovom odgovoru istražit ćemo neke od ključnih primjena grupiranja srednjih pomaka u strojnom učenju.
Šta je Euklidska distanca i zašto je važna u mašinskom učenju?
Euklidska udaljenost je fundamentalni koncept u matematici i igra ključnu ulogu u algoritmima mašinskog učenja. To je mjera pravolinijske udaljenosti između dvije tačke u euklidskom prostoru. U kontekstu mašinskog učenja, Euklidska distanca se koristi za kvantifikaciju sličnosti ili različitosti između tačaka podataka, što je bitno za
Kako TFX rješava izazove koje postavlja promjena temeljne istine i podataka u ML inženjeringu za proizvodne ML implementacije?
TFX (TensorFlow Extended) je moćan okvir koji se bavi izazovima koje postavlja promjena temeljne istine i podataka u ML inženjeringu za proizvodne ML implementacije. Pruža sveobuhvatan skup alata i najboljih praksi za efikasno rješavanje ovih izazova i osigurava nesmetan rad modela ML u proizvodnji. Jedan od ključnih izazova