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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ラベル付きデータがない場合でも、教師なしモデルにはトレーニングが必要ですか?
機械学習の教師なしモデルは、事前定義されたラベルなしでデータ内のパターンと関係を見つけることを目的としているため、トレーニングにラベル付きデータを必要としません。教師なし学習にはラベル付きデータの使用は含まれませんが、データの基礎となる構造を学習するためにモデルはトレーニング プロセスを受ける必要があります。
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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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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平均値シフト アルゴリズムとは何ですか? K 平均法アルゴリズムとの違いは何ですか?
平均シフト アルゴリズムは、クラスタリングなどの教師なし学習タスクの機械学習で一般的に使用されるノンパラメトリック クラスタリング手法です。 これは、データ ポイントをクラスターに割り当てる方法や、任意の形状のクラスターを識別する機能など、いくつかの重要な点で K 平均法アルゴリズムとは異なります。 平均を理解するには
ラベル付きデータがない場合、クラスタリング アルゴリズムのパフォーマンスをどのように評価すればよいでしょうか?
人工知能の分野、特に Python を使用した機械学習では、ラベル付きデータがない場合のクラスタリング アルゴリズムのパフォーマンスを評価することが重要なタスクです。 クラスタリング アルゴリズムは、固有のパターンと類似性に基づいて類似のデータ ポイントをグループ化することを目的とした教師なし学習手法です。 ラベル付きデータがない場合
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