هل يحتاج النموذج غير الخاضع للرقابة إلى التدريب على الرغم من عدم احتوائه على بيانات مصنفة؟
لا يتطلب النموذج غير الخاضع للرقابة في التعلم الآلي بيانات مصنفة للتدريب لأنه يهدف إلى العثور على أنماط وعلاقات داخل البيانات دون تسميات محددة مسبقًا. على الرغم من أن التعلم غير الخاضع للرقابة لا يتضمن استخدام البيانات المصنفة، إلا أن النموذج لا يزال بحاجة إلى الخضوع لعملية تدريب لمعرفة البنية الأساسية للبيانات
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الخطوات السبع للتعلم الآلي
ما هي بعض تطبيقات متوسط التحول العنقودي في التعلم الآلي؟
إن التجميع المتوسط للنوبات هو خوارزمية شائعة في مجال التعلم الآلي تُستخدم لمهام التجميع غير الخاضعة للإشراف. لها تطبيقات مختلفة في مجالات مختلفة ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور وتحليل البيانات والتعرف على الأنماط. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف بعض التطبيقات الرئيسية لمجموعات التحول المتوسطة في التعلم الآلي.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم الآلي EITC/AI/MLP باستخدام Python, التجميع ، ك يعني وتعني التحول, يعني مقدمة التحول, مراجعة الامتحان
ما هي المسافة الإقليدية ولماذا هي مهمة في التعلم الآلي؟
تعد المسافة الإقليدية مفهومًا أساسيًا في الرياضيات وتلعب دورًا مهمًا في خوارزميات التعلم الآلي. إنه مقياس لمسافة الخط المستقيم بين نقطتين في الفضاء الإقليدي. في سياق التعلم الآلي ، تُستخدم المسافة الإقليدية لتحديد التشابه أو الاختلاف بين نقاط البيانات ، وهو أمر ضروري لـ
كيف تتعامل TFX مع التحديات التي يفرضها تغيير الحقيقة الأساسية والبيانات في هندسة ML لعمليات نشر ML للإنتاج؟
TFX (TensorFlow Extended) عبارة عن إطار عمل قوي يعالج التحديات التي يطرحها تغيير الحقيقة الأساسية والبيانات في هندسة ML لعمليات نشر ML للإنتاج. يوفر مجموعة شاملة من الأدوات وأفضل الممارسات للتعامل مع هذه التحديات بفعالية وضمان التشغيل السلس لنماذج ML في الإنتاج. أحد التحديات الرئيسية
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow ممتد (TFX), هندسة ML لعمليات نشر ML مع TFX, مراجعة الامتحان