Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
Proces obuke modela mašinskog učenja uključuje njegovo izlaganje ogromnim količinama podataka kako bi mu se omogućilo da nauči obrasce i donosi predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja za svaki scenario. Tokom faze obuke, model mašinskog učenja prolazi kroz niz iteracija u kojima prilagođava svoje interne parametre kako bi minimizirao
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
Kako neko znati kada treba koristiti obuku pod nadzorom u odnosu na nenadgledanu?
Nadzirano i nenadgledano učenje su dvije osnovne vrste paradigmi mašinskog učenja koje služe različitim svrhama zasnovanim na prirodi podataka i ciljevima zadatka. Razumijevanje kada treba koristiti obuku pod nadzorom u odnosu na obuku bez nadzora je ključno u dizajniranju učinkovitih modela mašinskog učenja. Izbor između ova dva pristupa zavisi
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je podpolje umjetne inteligencije (AI) koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju kompjuterima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. To je moćan alat koji omogućava mašinama da automatski analiziraju i interpretiraju složene podatke, identifikuju obrasce i donose informirane odluke ili predviđanja.
Može li strojno učenje predvidjeti ili odrediti kvalitet korištenih podataka?
Mašinsko učenje, potpolje umjetne inteligencije, ima sposobnost predviđanja ili određivanja kvaliteta korištenih podataka. To se postiže različitim tehnikama i algoritmima koji omogućavaju mašinama da uče iz podataka i da prave informirana predviđanja ili procjene. U kontekstu Google Cloud Machine Learning, ove tehnike se primjenjuju na
Koje su razlike između nadziranog, nenadgledanog i pristupa učenju s pojačavanjem?
Nadzirano, nenadgledano i učenje s pojačanjem su tri različita pristupa u području mašinskog učenja. Svaki pristup koristi različite tehnike i algoritme za rješavanje različitih vrsta problema i postizanje specifičnih ciljeva. Hajde da istražimo razlike između ovih pristupa i pružimo sveobuhvatno objašnjenje njihovih karakteristika i primene. Nadzirano učenje je vrsta
Šta je ML?
Mašinsko učenje (ML) je potpolje umjetne inteligencije (AI) koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju kompjuterima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. ML algoritmi su dizajnirani da analiziraju i tumače složene obrasce i odnose u podacima, a zatim koriste ovo znanje kako bi informirali
Šta je opšti algoritam za definisanje problema u ML?
Definiranje problema u mašinskom učenju (ML) uključuje sistematski pristup formulisanju zadatka na način koji se može riješiti korištenjem ML tehnika. Ovaj proces je od ključnog značaja jer postavlja temelje za čitav proces pranja novca, od prikupljanja podataka do obuke modela i evaluacije. U ovom odgovoru ćemo skicirati
Šta je algoritam srednjeg pomaka i po čemu se razlikuje od algoritma k-means?
Algoritam srednjeg pomaka je neparametarska tehnika klasteriranja koja se obično koristi u mašinskom učenju za nenadzirane zadatke učenja kao što je grupisanje. Razlikuje se od k-means algoritma u nekoliko ključnih aspekata, uključujući način na koji dodeljuje tačke podataka klasterima i njegovu sposobnost da identifikuje klastere proizvoljnog oblika. Da razumem značenje
Kako procjenjujemo performanse algoritama za grupisanje u odsustvu označenih podataka?
U oblasti veštačke inteligencije, posebno u mašinskom učenju sa Pythonom, procena performansi algoritama grupisanja u odsustvu označenih podataka je ključni zadatak. Algoritmi grupisanja su tehnike učenja bez nadzora koje imaju za cilj grupiranje sličnih tačaka podataka zajedno na osnovu njihovih inherentnih obrazaca i sličnosti. Dok odsustvo označenih podataka
- 1
- 2