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
Koji su kriteriji za odabir pravog algoritma za dati problem?
Odabir odgovarajućeg algoritma za dati problem u mašinskom učenju je zadatak koji zahtijeva sveobuhvatno razumijevanje domena problema, karakteristika podataka i algoritamskih svojstava. Proces odabira je kritičan korak u procesu mašinskog učenja, jer može značajno uticati na performanse, efikasnost i interpretabilnost modela. Evo, mi
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
Šta je zadatak regresije?
Zadatak regresije u polju mašinskog učenja, posebno u kontekstu veštačke inteligencije, uključuje predviđanje kontinuirane izlazne varijable na osnovu jedne ili više ulaznih varijabli. Ova vrsta zadatka je fundamentalna za mašinsko učenje i koristi se kada je cilj predvidjeti količine, kao što je predviđanje cijena kuća, berza
Kako se može prelaziti između Vertex AI i AutoML tabela?
Da bi se riješio prijelaz sa Vertex AI na AutoML tabele, važno je razumjeti uloge obje platforme u okviru Google Cloud paketa alata za strojno učenje. Vertex AI je sveobuhvatna platforma za mašinsko učenje koja nudi objedinjeno sučelje za upravljanje različitim modelima mašinskog učenja, uključujući one napravljene pomoću AutoML-a i prilagođenih modela. AutoML tabele,
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 stvarne promjene zbog rebrendiranja Google Cloud Machine Learninga u Vertex AI?
Prelazak Google Cloud-a sa Cloud Machine Learning Engine-a na Vertex AI predstavlja značajnu evoluciju u mogućnostima platforme i korisničkom iskustvu, sa ciljem pojednostavljenja životnog ciklusa mašinskog učenja (ML) i poboljšanja integracije sa drugim Google Cloud uslugama. Vertex AI je dizajniran da pruži jedinstveniju platformu za mašinsko učenje od kraja do kraja koja obuhvata čitav