機械学習モデルのトレーニング中に監視は必要ですか?
機械学習モデルをトレーニングするプロセスには、シナリオごとに明示的にプログラムしなくても、モデルを膨大な量のデータにさらしてパターンを学習し、予測や決定を行えるようにすることが含まれます。トレーニング段階では、機械学習モデルは一連の反復を経て、内部パラメーターを調整して最小化します。
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分類子とは何ですか?
機械学習のコンテキストにおける分類器は、特定の入力データ ポイントのカテゴリまたはクラスを予測するようにトレーニングされたモデルです。これは教師あり学習の基本概念であり、アルゴリズムがラベル付きトレーニング データから学習して、目に見えないデータを予測します。分類子はさまざまなアプリケーションで広く使用されています
教師あり学習と教師なし学習は、データの性質と当面のタスクの目的に基づいて異なる目的を果たす機械学習パラダイムの 2 つの基本的なタイプです。教師ありトレーニングと教師なしトレーニングをいつ使用するかを理解することは、効果的な機械学習モデルを設計する上で重要です。これら 2 つのアプローチのどちらを選択するかは、
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機械学習とは何ですか?
機械学習は人工知能 (AI) のサブ分野であり、明示的にプログラムされずにコンピューターが学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムとモデルの開発に焦点を当てています。これは、機械が複雑なデータを自動的に分析および解釈し、パターンを識別し、情報に基づいた意思決定や予測を行うことを可能にする強力なツールです。
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ラベル付きデータとは何ですか?
人工知能 (AI) のコンテキスト、特に Google Cloud 機械学習の領域におけるラベル付きデータとは、特定のラベルやカテゴリで注釈が付けられたり、マークが付けられたりしたデータセットを指します。これらのラベルは、機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのグラウンド トゥルースまたは参照として機能します。データポイントをそれらのデータポイントに関連付けることにより、
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機械学習は、使用されるデータの品質を予測または決定できますか?
人工知能の下位分野である機械学習には、使用されるデータの品質を予測または決定する機能があります。これは、機械がデータから学習し、情報に基づいた予測や評価を行うことを可能にするさまざまな技術とアルゴリズムによって実現されます。 Google Cloud 機械学習のコンテキストでは、これらの技術は以下に適用されます。
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教師あり、教師なし、強化学習のアプローチの違いは何ですか?
教師あり学習、教師なし学習、強化学習は、機械学習の分野における XNUMX つの異なるアプローチです。 各アプローチでは、さまざまな種類の問題に対処し、特定の目的を達成するために、さまざまな技術とアルゴリズムが利用されます。 これらのアプローチの違いを探り、その特徴と応用について包括的に説明しましょう。 教師あり学習は一種の
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MLとは何ですか?
機械学習 (ML) は人工知能 (AI) のサブ分野であり、明示的にプログラムされずにコンピューターが学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムとモデルの開発に焦点を当てています。 ML アルゴリズムは、データ内の複雑なパターンと関係を分析および解釈し、この知識を使用して情報を提供するように設計されています。
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ML で問題を定義するための一般的なアルゴリズムは何ですか?
機械学習 (ML) で問題を定義するには、ML 技術を使用して対処できる方法で当面のタスクを定式化する体系的なアプローチが必要です。 このプロセスは、データ収集からモデルのトレーニングと評価に至る ML パイプライン全体の基礎を築くため、非常に重要です。 この回答では、概要を説明します
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ゲームをプレイするためにニューラル ネットワークをトレーニングするコンテキストでトレーニング サンプルを生成する目的は、ネットワークが学習できる多様で代表的な例のセットを提供することです。 トレーニング サンプル (トレーニング データまたはトレーニング サンプルとも呼ばれます) は、ニューラル ネットワークに次の方法を教えるために不可欠です。