הזכרת הרבה סוגים של אלגוריתמים כמו רגרסיה לינארית, עצי החלטה. האם כל אלה רשתות נוירונים?
בהקשר של למידת מכונה, חשוב להבין את ההבחנה בין סוגים שונים של אלגוריתמים והסיווגים שלהם. השאלה העומדת על הפרק כרוכה האם אלגוריתמים כגון רגרסיה לינארית ועצי החלטה נחשבים לרשתות עצביות. חקירה זו מחייבת חקירה של הקטגוריות השונות של אלגוריתמי למידת מכונה ושלהם
מהם מדדי הערכת הביצועים של מודל?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בעת שימוש בפלטפורמות כגון Google Cloud Machine Learning, הערכת הביצועים של מודל היא משימה קריטית המבטיחה את האפקטיביות והאמינות של המודל. מדדי הערכת הביצועים של מודל הם מגוונים ונבחרים על סמך סוג הבעיה בה מטפלים, בין אם היא
מהי רגרסיה לינארית?
רגרסיה לינארית היא שיטה סטטיסטית בסיסית שנמצאת בשימוש נרחב בתחום למידת מכונה, במיוחד במשימות למידה מפוקחות. הוא משמש כאלגוריתם יסוד לחיזוי משתנה תלוי מתמשך המבוסס על משתנה בלתי תלוי אחד או יותר. הנחת היסוד של רגרסיה לינארית היא ליצור קשר ליניארי בין המשתנים,
האם ניתן לשלב מודלים שונים של ML ולבנות AI מאסטר?
שילוב מודלים שונים של למידת מכונה (ML) ליצירת מערכת חזקה ויעילה יותר, המכונה לעתים קרובות אנסמבל או "מאסטר AI", היא טכניקה מבוססת היטב בתחום הבינה המלאכותית. גישה זו ממנפת את החוזקות של מודלים מרובים כדי לשפר ביצועים חזויים, להגביר את הדיוק ולשפר את האמינות הכוללת של
מהם כמה מהאלגוריתמים הנפוצים ביותר בשימוש בלמידת מכונה?
למידת מכונה, תת-קבוצה של בינה מלאכותית, כוללת שימוש באלגוריתמים ובמודלים סטטיסטיים כדי לאפשר למחשבים לבצע משימות ללא הוראות מפורשות על ידי הסתמכות על דפוסים והסקת מסקנות במקום זאת. בתוך תחום זה פותחו אלגוריתמים רבים כדי לטפל בסוגים שונים של בעיות, החל מסיווג ורגרסיה ועד לצבירה והפחתת מימד.
כיצד ליצור גרסה של המודל?
יצירת גרסה של מודל למידת מכונה ב-Google Cloud Platform (GCP) היא שלב קריטי בפריסת מודלים לחיזוי ללא שרת בקנה מידה. גרסה בהקשר זה מתייחסת למופע ספציפי של מודל שניתן להשתמש בו לחיזויים. תהליך זה הוא חלק בלתי נפרד מניהול ותחזוקה של איטרציות שונות של
כיצד ליישם את 7 השלבים של ML בהקשר לדוגמה?
יישום שבעת השלבים של למידת מכונה מספק גישה מובנית לפיתוח מודלים של למידת מכונה, מה שמבטיח תהליך שיטתי שניתן לעקוב אחריו מהגדרת הבעיה ועד לפריסה. מסגרת זו מועילה הן למתרגלים מתחילים והן למתרגלים מנוסים, שכן היא מסייעת בארגון זרימת העבודה ומבטיחה ששום שלב קריטי אינו מתעלם. כָּאן,
כיצד ניתן ליישם למידת מכונה על נתוני היתרי בנייה?
למידת מכונה (ML) מציעה פוטנציאל עצום לשינוי הניהול והעיבוד של נתוני היתרי בנייה, היבט קריטי בתכנון ופיתוח עירוני. היישום של ML בתחום זה יכול לשפר משמעותית את היעילות, הדיוק ותהליכי קבלת ההחלטות. כדי להבין כיצד ניתן ליישם ביעילות למידת מכונה על נתוני היתרי בנייה, זה חיוני
מדוע הופסקה הייצור של AutoML Tables ומה ימשיך אותם?
AutoML Tables של Google Cloud היה שירות שנועד לאפשר למשתמשים לבנות ולפרוס באופן אוטומטי מודלים של למידת מכונה על נתונים מובנים. טבלאות AutoML לא הופסקו במובן המסורתי, היכולות שלהם שולבו במלואן ב-Vertex AI. שירות זה היה חלק מחבילת AutoML הרחבה יותר של גוגל, שמטרתה דמוקרטיזציה של הגישה אליו
מהי המשימה לפרש שרבוטים שצוירו על ידי שחקנים בהקשר של AI?
פירוש שרבוטים שצוירו על ידי שחקנים הוא משימה מרתקת בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד כאשר משתמשים ב-Google Quick, Draw! מערך נתונים. משימה זו כוללת יישום של טכניקות למידת מכונה כדי לזהות ולסווג סקיצות מצוירות ביד לקטגוריות מוגדרות מראש. המהיר, צייר! מערך נתונים, אוסף זמין לציבור של למעלה מ-50 מיליון ציורים