Video: Mashinani o'rganishda joylashtirish nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Joylashtirish a integratsiyalashgan usuldir mashinani o'rganish undata asosida amaliy biznes qarorlar qabul qilish uchun mavjud ishlab chiqarish muhitiga modellashtirish.
Buni hisobga olsak, mashinani o'rganish qiyinmi?
Biroq, mashinani o'rganish nisbatan qolmoqda qiyin 'muammo. Ilg'or ilm-fanga shubha yo'q mashinani o'rganish tadqiqot orqali algoritmlar hisoblanadi qiyin . Bu ijodkorlik, tajriba va qat'iyatni talab qiladi. Qiyinchilik shundaki mashinani o'rganish asosli hisoblanadi qiyin disk raskadrovka muammosi.
ML modellari qanday mashq qiladi?
- 1-qadam: Ma'lumotlaringizni tayyorlang.
- 2-qadam: O'quv ma'lumotlar manbasini yarating.
- 3-qadam: ML modelini yarating.
- 4-qadam: ML modelining bashoratli ishlashini ko'rib chiqing va ball chegarasini o'rnating.
- 5-qadam: Bashoratlarni yaratish uchun ML modelidan foydalaning.
- 6-qadam: Tozalash.
Keyin, ML modeli nima?
An ML modeli matematik hisoblanadi model ma'lumotlaringizdagi naqshlarni topish orqali bashoratlarni yaratadi. (AWS MLmodels ) ML modellari kirish ma'lumotlaridan olingan naqshlar yordamida bashoratlarni yaratish (Amazon Machine Learning - Asosiy tushunchalar)
Ai ishlari qancha to'laydi?
O'rtacha bo'lsa-da ish haqi uchun AI dasturchi hisoblanadi 100 000 dan 150 000 dollargacha, siz bo'lishni xohlagan katta pulni topish uchun AI muhandis. Sun'iy intellekt bo'yicha ish haqi shirin ish haqi uchun mukammal retseptdan foydalaning: issiq maydon va tanqislikka talab yuqori.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli