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?
木曜日、29 2月2024
by バーナード
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。
機械学習における平均値シフト クラスタリングの応用例にはどのようなものがありますか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
平均シフト クラスタリングは、教師なしクラスタリング タスクに使用される機械学習の分野で人気のあるアルゴリズムです。 コンピュータービジョン、画像処理、データ分析、パターン認識など、さまざまな分野でさまざまなアプリケーションがあります。 この回答では、機械学習における平均値シフト クラスタリングの主要なアプリケーションのいくつかを検討します。
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ユークリッド距離とは何ですか?機械学習においてユークリッド距離が重要なのはなぜですか?
月曜日、07 8月2023
by EITCAアカデミー
ユークリッド距離は数学の基本概念であり、機械学習アルゴリズムにおいて重要な役割を果たします。 これは、ユークリッド空間内の XNUMX 点間の直線距離の尺度です。 機械学習のコンテキストでは、ユークリッド距離は、データ ポイント間の類似性または非類似性を定量化するために使用されます。
TFX は、本番環境の ML デプロイメントのための ML エンジニアリングにおけるグラウンド トゥルースとデータの変更によってもたらされる課題にどのように対処しますか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
TFX (TensorFlow Extended) は、本番環境の ML デプロイメントのための ML エンジニアリングにおけるグラウンド トゥルースとデータの変更によってもたらされる課題に対処する強力なフレームワークです。 これらの課題に効果的に対処し、本番環境での ML モデルのスムーズな動作を保証するための包括的なツールとベスト プラクティスのセットを提供します。 重要な課題の XNUMX つ
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), TFXを使用した本番ML展開のMLエンジニアリング, 試験の復習
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