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
إلى جانب معالجة تفشي دودة الحشد الخريفية ، ما هي القطاعات الأخرى التي تعتقد نزيريني وفريقها أن التعلم الآلي يمكن أن يحدث ثورة فيها؟
تعتقد نزيريني وفريقها اعتقادًا راسخًا أن التعلم الآلي لديه القدرة على إحداث ثورة في العديد من القطاعات بخلاف معالجة تفشي دودة الحشد الخريفية. يتعرفون على القوة الهائلة لخوارزميات التعلم الآلي في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ووضع تنبؤات دقيقة ، والتي يمكن تطبيقها على مجالات مختلفة. في سياق إدارة أمراض المحاصيل ، يمكن للتعلم الآلي
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تطبيقات TensorFlow, استخدام التعلم الآلي لمعالجة أمراض المحاصيل, مراجعة الامتحان
كيف يمكن للمستخدمين تحليل GitHub الالتزام بالبيانات باستخدام Datalab وما هي الرؤى التي يمكن الحصول عليها؟
لتحليل بيانات التزام GitHub باستخدام Google Cloud Datalab ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من ميزاته القوية وتكامله مع أدوات Google المختلفة للتعلم الآلي. من خلال استخراج بيانات الالتزام ومعالجتها ، يمكن الحصول على رؤى قيمة فيما يتعلق بعملية التطوير وجودة الكود وأنماط التعاون داخل مستودع GitHub. يمكن أن يساعد هذا التحليل المطورين والمشروع