비지도 모델에는 레이블이 지정된 데이터가 없어도 교육이 필요합니까?
목요일, 29 2 월 2024
by 버나드
기계 학습의 비지도 모델은 사전 정의된 레이블 없이 데이터 내에서 패턴과 관계를 찾는 것을 목표로 하기 때문에 훈련을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 비지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 사용되지 않지만 모델은 여전히 데이터의 기본 구조를 학습하기 위한 훈련 프로세스를 거쳐야 합니다.
가을 군대벌레 감염 문제를 해결하는 것 외에 Nazirini와 그녀의 팀은 기계 학습이 혁명을 일으킬 수 있다고 믿는 다른 분야는 무엇입니까?
일요일, 06 8 월 2023
by EITCA 아카데미
Nazirini와 그녀의 팀은 기계 학습이 가을 군대벌레 감염을 해결하는 것 이상으로 여러 부문에 혁명을 일으킬 잠재력이 있다고 굳게 믿습니다. 그들은 다양한 영역에 적용할 수 있는 대규모 데이터 세트를 분석하고 정확한 예측을 하는 데 있어 기계 학습 알고리즘의 엄청난 힘을 인식합니다. 농작물 질병 관리의 맥락에서 기계 학습은
사용자는 Datalab을 사용하여 GitHub 커밋 데이터를 어떻게 분석하고 어떤 인사이트를 얻을 수 있나요?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
Google Cloud Datalab을 사용하여 GitHub 커밋 데이터를 분석하기 위해 사용자는 기계 학습을 위한 다양한 Google 도구와의 통합 및 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. 커밋 데이터를 추출하고 처리하면 GitHub 리포지토리 내에서 개발 프로세스, 코드 품질 및 협업 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 분석은 개발자와 프로젝트에 도움이 될 수 있습니다.
- 에 게시됨 인공 지능, EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝, 머신 러닝을위한 Google 도구, Google Cloud Datalab - 클라우드의 노트북, 심사 검토
아래의 태그 :
인공 지능, 코드 품질 분석, 협업 분석, 데이터 전처리, 탐색 적 데이터 분석, GitHub 커밋 데이터 분석, 구글 클라우드 데이터랩, 기계 학습 애플리케이션, 시간 기반 분석