更大的數據集實際上意味著什麼?
週三,四月24 2024
by Thi Thu Huyen 莫妮卡·陳
人工智慧領域中的較大資料集,特別是在Google雲端機器學習中,是指規模和複雜性廣泛的資料集合。更大數據集的重要性在於它能夠提高機器學習模型的效能和準確性。當資料集很大時,它包含
演算法的超參數有哪些範例?
週二,23 2024月
by 弗朗切斯科·豐塔納(Francesco Fontana)
在機器學習領域,超參數在決定演算法的性能和行為方面發揮著至關重要的作用。超參數是在學習過程開始之前設定的參數。它們不是在訓練期間學到的;相反,他們控制學習過程本身。相反,模型參數是在訓練過程中學習的,例如權重
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習
如何實現一個能夠進行機器學習的人工智慧模型?
週四,三月14 2024
by 加布里埃爾·聖克魯斯·維拉宗
要實現執行機器學習任務的人工智慧模型,必須了解機器學習中涉及的基本概念和流程。機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一個子集,它使系統能夠從經驗中學習和改進,而無需明確編程。谷歌雲端機器學習提供平台和工具
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習
人們如何知道何時使用監督訓練和無監督訓練?
週二,27 2024日
by 帕特里夏·曼努埃麗塔·伊斯奎爾多·薩米恩托
監督學習和無監督學習是機器學習範式的兩種基本類型,它們根據資料的性質和手邊任務的目標服務於不同的目的。了解何時使用監督訓練與無監督訓練對於設計有效的機器學習模型至關重要。這兩種方法之間的選擇取決於
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習
如何知道模型是否經過適當訓練?準確率是關鍵指標嗎?必須達到90%以上嗎?
週二,27 2024日
by 帕特里夏·曼努埃麗塔·伊斯奎爾多·薩米恩托
確定機器學習模型是否經過正確訓練是模型開發過程的關鍵方面。雖然準確性是評估模型表現的重要指標(甚至是關鍵指標),但它並不是訓練有素的模型的唯一指標。準確率達 90% 以上並不普遍
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習