אילו משאבים Google מספקת עבור פרויקטים של למידת מכונה?
Google מספקת מגוון רחב של משאבים לפרויקטים של למידת מכונה באמצעות מערכת האקולוגית שלה (GCP) של Google Cloud Platform. משאבים אלו נועדו לתמוך במפתחים ובמדעני נתונים בבנייה, הדרכה ופריסה של מודלים של למידת מכונה בצורה יעילה ואפקטיבית. בתשובה זו, נחקור את המשאבים השונים שגוגל מציעה עבור פרויקטים של למידת מכונה.
מהן כמה חוויות יומיומיות שמנצלות למידת מכונה?
למידת מכונה, תת תחום של בינה מלאכותית, היא כלי רב עוצמה המאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש. עם הופעת מחשוב הענן, למידת מכונה הפכה לנגישה יותר והיא מנוצלת בחוויות יומיומיות שונות. בתשובה זו, נחקור כמה מהם
כיצד למידת מכונה עושה תחזיות על דוגמאות חדשות?
אלגוריתמים של למידת מכונה נועדו ליצור תחזיות לגבי דוגמאות חדשות על ידי שימוש בדפוסים וביחסים שנלמדו מנתונים קיימים. בהקשר של מחשוב ענן ובמיוחד מעבדות Google Cloud Platform (GCP), תהליך זה מבוצע על ידי Machine Learning רבת העוצמה עם Cloud ML Engine. כדי להבין איך למידת מכונה עושה תחזיות
מהן פעילויות הליבה הכרוכות בלמידת מכונה?
למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש. בהקשר של מחשוב ענן, במיוחד פלטפורמת הענן של Google (GCP) ומנוע הענן ML שלה, קיימות מספר פעילויות ליבה המעורבות ב
מה ההבדל בין למידת מכונה לבינה מלאכותית (AI) בהקשר של מחשוב ענן?
בהקשר של מחשוב ענן, למידת מכונה ובינה מלאכותית (AI) הם שני מושגים נפרדים אך קשורים זה בזה. למידת מכונה מתייחסת לתהליך המאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר את הביצועים שלהם במשימה מסוימת מבלי להיות מתוכנתים במפורש. מצד שני, AI הוא תחום רחב יותר שמקיף את