ვიდეო: რა არის განლაგება მანქანათმცოდნეობაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
განლაგება არის მეთოდი, რომლითაც თქვენ აერთიანებთ ა მანქანათმცოდნეობა მოდელირება არსებულ საწარმოო გარემოში, რათა მიიღოთ პრაქტიკული ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე.
ამის გათვალისწინებით, რთულია მანქანური სწავლება?
თუმცა, მანქანათმცოდნეობა რჩება შედარებით' მძიმე 'პრობლემა. უდავოა მეცნიერების წინსვლა მანქანათმცოდნეობა ალგორითმები კვლევის მეშვეობით არის რთული . ის მოითხოვს კრეატიულობას, ექსპერიმენტებს და გამძლეობას. სირთულე ის არის მანქანათმცოდნეობა არის ფუნდამენტურად მძიმე გამართვის პრობლემა.
როგორ ვარჯიშობენ ML მოდელები?
- ნაბიჯი 1: მოამზადეთ თქვენი მონაცემები.
- ნაბიჯი 2: შექმენით ტრენინგის მონაცემთა წყარო.
- ნაბიჯი 3: შექმენით ML მოდელი.
- ნაბიჯი 4: გადახედეთ ML მოდელის პროგნოზირებულ შესრულებას და დააყენეთ ქულის ზღვარი.
- ნაბიჯი 5: გამოიყენეთ ML მოდელი პროგნოზების გენერირებისთვის.
- ნაბიჯი 6: გაწმენდა.
მაშინ, რა არის ML მოდელი?
ან ML მოდელი არის მათემატიკური მოდელი რომელიც წარმოქმნის პროგნოზებს თქვენს მონაცემებში შაბლონების მოძიებით. (AWS MLმოდელები ) ML მოდელები პროგნოზების გენერირება შეყვანის მონაცემებიდან ამოღებული შაბლონების გამოყენებით (Amazon Machine Learning – ძირითადი ცნებები)
რამდენს იხდის Ai jobs?
მიუხედავად იმისა, რომ საშუალო ხელფასი ამისთვის AI პროგრამისტი არის დაახლოებით $100,000-დან $150,000-მდე, რათა გამოიმუშავოთ დიდი ფული, რომელიც გსურთ იყოთ AI ინჟინერი. ხელფასები ხელოვნური ინტელექტისგან ისარგებლეთ ტკბილი ანაზღაურების შესანიშნავი რეცეპტით: ცხელი ველი და დიდი მოთხოვნა მწირზე.
გირჩევთ:
რა არის განზოგადების შეცდომა მანქანათმცოდნეობაში?
ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სასწავლო აპლიკაციებში მანქანათმცოდნეობის და სტატისტიკური სწავლის თეორიაში, განზოგადების შეცდომა (ასევე ცნობილია, როგორც შერჩევის გარეთ არსებული შეცდომა) არის საზომი იმისა, თუ რამდენად ზუსტად შეუძლია ალგორითმს წინასწარ უხილავი მონაცემების შედეგის მნიშვნელობები
რა არის მოდელის დრიფტი მანქანათმცოდნეობაში?
Ვიკიპედიიდან, უფასო ენციკლოპედიიდან. პროგნოზირებულ ანალიტიკასა და მანქანათმცოდნეობაში, კონცეფციის დრიფტი ნიშნავს, რომ სამიზნე ცვლადის სტატისტიკური თვისებები, რომლის პროგნოზირებასაც მოდელი ცდილობს, დროთა განმავლობაში იცვლება გაუთვალისწინებელი გზებით. ეს იწვევს პრობლემებს, რადგან დროთა განმავლობაში პროგნოზები ნაკლებად ზუსტი ხდება
რა არის ჩარჩო მანქანათმცოდნეობაში?
რა არის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო. მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს უფრო მარტივად და სწრაფად შექმნან მანქანათმცოდნეობის მოდელები, ფუძემდებლური ალგორითმების შიშის გარეშე
რა არის რეგრესიის პრობლემა მანქანათმცოდნეობაში?
რეგრესიის პრობლემაა, როდესაც გამომავალი ცვლადი არის რეალური ან უწყვეტი მნიშვნელობა, როგორიცაა „ხელფასი“ან „წონა“. მრავალი განსხვავებული მოდელის გამოყენება შეიძლება, უმარტივესი არის ხაზოვანი რეგრესია. ის ცდილობს მონაცემების მორგებას საუკეთესო ჰიპერ თვითმფრინავით, რომელიც გადის წერტილებს
რა არის მოდელის დანერგვა მანქანათმცოდნეობაში?
რა არის მოდელის განლაგება? დანერგვა არის მეთოდი, რომლითაც თქვენ აერთიანებთ მანქანათმცოდნეობის მოდელს არსებულ საწარმოო გარემოში, რათა მიიღოთ პრაქტიკული ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე