더 큰 데이터세트가 실제로 무엇을 의미하나요?
인공 지능 영역, 특히 Google Cloud Machine Learning 내에서 더 큰 데이터 세트는 크기와 복잡성이 광범위한 데이터 모음을 의미합니다. 더 큰 데이터 세트의 중요성은 기계 학습 모델의 성능과 정확성을 향상시키는 능력에 있습니다. 데이터 세트가 큰 경우 다음을 포함합니다.
알고리즘의 하이퍼파라미터의 예는 무엇입니까?
기계 학습 영역에서 하이퍼파라미터는 알고리즘의 성능과 동작을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 하이퍼파라미터는 학습 과정이 시작되기 전에 설정되는 매개변수입니다. 훈련 중에는 학습되지 않습니다. 대신 학습 과정 자체를 제어합니다. 대조적으로, 가중치와 같은 모델 매개변수는 학습 중에 학습됩니다.
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선택한 기계 학습 알고리즘이 적합하지 않은 경우 어떻게 올바른 알고리즘을 선택할 수 있습니까?
인공 지능(AI) 및 기계 학습 영역에서 적절한 알고리즘을 선택하는 것은 모든 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 선택한 알고리즘이 특정 작업에 적합하지 않은 경우 최적이 아닌 결과, 계산 비용 증가 및 리소스의 비효율적인 사용으로 이어질 수 있습니다. 따라서 다음을 갖는 것이 필수적입니다.
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Google Vision API는 얼굴 인식을 지원하나요?
Google Cloud Vision API는 이미지 내 얼굴 감지 및 인식을 비롯한 다양한 이미지 분석 기능을 제공하는 강력한 도구입니다. 그러나 당면한 문제를 해결하려면 얼굴 인식과 얼굴 인식의 차이점을 명확히 하는 것이 중요합니다. 얼굴 감지라고도 하는 얼굴 감지는 다음과 같은 프로세스를 수행합니다.
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머신러닝을 수행하는 AI 모델을 어떻게 구현하나요?
머신러닝 작업을 수행하는 AI 모델을 구현하려면 머신러닝과 관련된 기본 개념과 프로세스를 이해해야 합니다. 머신 러닝(ML)은 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. Google Cloud Machine Learning은 플랫폼과 도구를 제공합니다.
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감독 훈련과 감독되지 않은 훈련을 언제 사용해야 하는지 어떻게 알 수 있나요?
지도 학습과 비지도 학습은 데이터의 성격과 현재 작업의 목표에 따라 서로 다른 목적을 제공하는 두 가지 기본 유형의 기계 학습 패러다임입니다. 효과적인 기계 학습 모델을 설계하려면 감독 훈련과 비지도 훈련을 언제 사용해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다. 이 두 가지 접근 방식 중 선택은 다음과 같습니다.
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모델이 제대로 훈련되었는지 어떻게 알 수 있나요? 정확도가 핵심 지표이며 90% 이상이어야 합니까?
기계 학습 모델이 적절하게 훈련되었는지 확인하는 것은 모델 개발 프로세스의 중요한 측면입니다. 정확도는 모델 성능을 평가하는 데 있어 중요한 지표(또는 주요 지표)이지만, 잘 훈련된 모델의 유일한 지표는 아닙니다. 90% 이상의 정확도를 달성하는 것은 보편적인 것이 아닙니다.
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머신 러닝이란 무엇입니까?
머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 모델 개발에 중점을 두는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 이는 기계가 복잡한 데이터를 자동으로 분석 및 해석하고, 패턴을 식별하고, 정보에 입각한 결정이나 예측을 내릴 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.
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기계 학습이 사용된 데이터의 품질을 예측하거나 결정할 수 있습니까?
인공 지능의 하위 분야인 기계 학습에는 사용되는 데이터의 품질을 예측하거나 결정하는 기능이 있습니다. 이는 기계가 데이터로부터 학습하고 정보에 입각한 예측 또는 평가를 수행할 수 있도록 하는 다양한 기술과 알고리즘을 통해 달성됩니다. Google Cloud Machine Learning의 맥락에서 이러한 기술은 다음에 적용됩니다.
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Python과 Vision API를 사용하여 어떻게 프로그래밍 방식으로 이미지에서 라벨을 추출할 수 있나요?
Python 및 Vision API를 사용하여 이미지에서 프로그래밍 방식으로 라벨을 추출하려면 Google Cloud Vision API의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. Vision API는 이미지에서 라벨을 자동으로 식별하고 추출할 수 있는 라벨 감지를 포함한 포괄적인 이미지 분석 기능 세트를 제공합니다. 시작하려면 다음이 필요합니다.
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