Šta je neuronska mreža?
Neuronska mreža je računski model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. To je temeljna komponenta umjetne inteligencije, posebno u području mašinskog učenja. Neuronske mreže su dizajnirane da obrađuju i tumače složene obrasce i odnose u podacima, omogućavajući im da predviđaju, prepoznaju obrasce i rješavaju
Trebaju li karakteristike koje predstavljaju podatke biti u numeričkom formatu i organizirane u kolone obilježja?
U području mašinskog učenja, posebno u kontekstu velikih podataka za modele obuke u oblaku, predstavljanje podataka igra ključnu ulogu u uspjehu procesa učenja. Karakteristike, koje su pojedinačna mjerljiva svojstva ili karakteristike podataka, obično su organizirane u kolone karakteristika. Dok jeste
Koja je stopa učenja u mašinskom učenju?
Brzina učenja je ključni parametar podešavanja modela u kontekstu mašinskog učenja. On određuje veličinu koraka u svakoj iteraciji koraka obuke, na osnovu informacija dobijenih iz prethodnog koraka obuke. Prilagođavanjem brzine učenja možemo kontrolirati brzinu kojom model uči iz podataka o obuci i
Da li je uobičajeno preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
Uobičajena podjela između obuke i evaluacije u modelima strojnog učenja nije fiksna i može varirati ovisno o različitim faktorima. Međutim, generalno se preporučuje da se značajan dio podataka dodijeli za obuku, obično oko 70-80%, a preostali dio rezerviše za evaluaciju, što bi bilo oko 20-30%. Ova podjela to osigurava
Šta kažete na pokretanje ML modela u hibridnoj postavci, s postojećim modelima koji rade lokalno, a rezultati se šalju u oblak?
Pokretanje modela strojnog učenja (ML) u hibridnoj postavci, gdje se postojeći modeli izvode lokalno, a njihovi rezultati šalju u oblak, može ponuditi nekoliko prednosti u smislu fleksibilnosti, skalabilnosti i isplativosti. Ovaj pristup koristi prednosti i lokalnih i računarskih resursa zasnovanih na oblaku, omogućavajući organizacijama da iskoriste svoju postojeću infrastrukturu dok koriste
Kakve korisnike ima Kaggle Kernels?
Kaggle Kernels je online platforma koja služi širokom spektru korisnika zainteresiranih za različite aspekte umjetne inteligencije i strojnog učenja. Baza korisnika Kaggle kernela je raznolika i uključuje početnike i stručnjake u ovoj oblasti. Ova platforma služi kao kolaborativno okruženje u kojem korisnici mogu dijeliti, istraživati i graditi
Koji su nedostaci distribuirane obuke?
Distribuirana obuka u oblasti umjetne inteligencije (AI) je dobila značajnu pažnju posljednjih godina zbog svoje sposobnosti da ubrza proces obuke korištenjem višestrukih računarskih resursa. Međutim, važno je priznati da postoji i nekoliko nedostataka vezanih za distribuiranu obuku. Istražimo ove nedostatke detaljno, pružajući sveobuhvatan
Koji su nedostaci NLG-a?
Generisanje prirodnog jezika (NLG) je potpolje veštačke inteligencije (AI) koje se fokusira na generisanje teksta ili govora nalik čoveku na osnovu strukturiranih podataka. Iako je NLG privukao značajnu pažnju i uspješno se primjenjuje u različitim domenima, važno je priznati da postoji nekoliko nedostataka povezanih s ovom tehnologijom. Hajde da istražimo neke
Kako učitati velike podatke u AI model?
Učitavanje velikih podataka u AI model je ključni korak u procesu obuke modela mašinskog učenja. To uključuje efikasno i efektivno rukovanje velikim količinama podataka kako bi se osigurali tačni i smisleni rezultati. Istražit ćemo različite korake i tehnike uključene u učitavanje velikih podataka u AI model, posebno koristeći Google
Šta znači služiti modelu?
Služenje modela u kontekstu vještačke inteligencije (AI) odnosi se na proces stavljanja obučenog modela na raspolaganje za predviđanje ili obavljanje drugih zadataka u proizvodnom okruženju. To uključuje implementaciju modela na serversku ili cloud infrastrukturu gdje može primati ulazne podatke, obraditi ih i generirati željeni izlaz.