Pythonは機械学習に必要ですか?
Python は、そのシンプルさ、多用途性、ML タスクをサポートする多数のライブラリとフレームワークの可用性により、機械学習 (ML) の分野で広く使用されているプログラミング言語です。 ML に Python を使用することは必須ではありませんが、多くの実務者や研究者によって非常に推奨されており、好まれています。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 概要, 機械学習とは
半教師あり学習の例にはどのようなものがありますか?
半教師あり学習は、教師あり学習 (すべてのデータにラベルが付けられる) と教師なし学習 (データにラベルが付けられない) の間に位置する機械学習のパラダイムです。半教師あり学習では、アルゴリズムは少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータの組み合わせから学習します。このアプローチは、取得する場合に特に役立ちます。
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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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モデルが適切にトレーニングされているかどうかをどうやって知ることができるでしょうか?精度は重要な指標であり、90% 以上である必要がありますか?
機械学習モデルが適切にトレーニングされているかどうかを判断することは、モデル開発プロセスの重要な側面です。精度はモデルのパフォーマンスを評価する際の重要な指標 (または重要な指標) ですが、十分にトレーニングされたモデルを示す唯一の指標ではありません。 90%を超える精度を達成することは普遍的ではありません
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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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運動感覚学習者にとって機械学習について学ぶ最良の方法は何でしょうか?
運動感覚学習者は、身体活動や実践的な経験を通じて最もよく学習する人です。機械学習の学習に関しては、運動感覚学習者のニーズを満たす効果的な戦略がいくつかあります。この回答では、運動感覚学習者が機械学習の概念と原理を理解するための最良の方法を探ります。
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サポートベクターとは何ですか?
サポート ベクターは、機械学習の分野、特にサポート ベクター マシン (SVM) の分野における基本的な概念です。 SVM は、分類および回帰タスクに広く使用されている教師あり学習アルゴリズムの強力なクラスです。サポート ベクターの概念は、SVM の動作方法の基礎を形成します。
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どのアルゴリズムがどのデータパターンに適しているか?
人工知能と機械学習の分野では、正確かつ効率的な結果を達成するには、特定のデータ パターンに最適なアルゴリズムを選択することが重要です。特定の種類のデータ パターンを処理するためにさまざまなアルゴリズムが設計されており、その特性を理解することで機械学習モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。さまざまなアルゴリズムを調べてみましょう
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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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