Què és ML?
L'aprenentatge automàtic (ML) és un subcamp de la Intel·ligència Artificial (IA) que se centra en el desenvolupament d'algorismes i models que permeten als ordinadors aprendre i prendre prediccions o decisions sense ser programats explícitament. Els algorismes de ML estan dissenyats per analitzar i interpretar patrons i relacions complexes en dades, i després utilitzar aquest coneixement per fer
Què vol dir crear algorismes que aprenguin a partir de dades, prediquin i prenguin decisions?
La creació d'algoritmes que aprenguin a partir de dades, prediguin resultats i prenguin decisions és el nucli de l'aprenentatge automàtic en el camp de la intel·ligència artificial. Aquest procés implica entrenar models utilitzant dades i permetent-los generalitzar patrons i fer prediccions o decisions precises sobre dades noves i no vistes. En el context de Google Cloud Machine
Què és l'algorisme de l'estimador?
L'algorisme estimador és un component fonamental en el camp de l'aprenentatge automàtic. Té un paper crucial en els processos d'entrenament i predicció estimant les relacions entre les característiques d'entrada i les etiquetes de sortida. En el context de Google Cloud Machine Learning, els estimadors s'utilitzen per simplificar el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic proporcionant
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Estimadors simples i simples
Quins són els estimadors?
Els estimadors tenen un paper crucial en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, ja que són els responsables d'estimar paràmetres o funcions desconegudes a partir de les dades observades. En el context de Google Cloud Machine Learning, els estimadors s'utilitzen per entrenar models i fer prediccions. En aquesta resposta, aprofundirem en el concepte d'estimadors, explicant-ne
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Estimadors simples i simples
Quina diferència hi ha entre l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge cognitiu i heurístic?
L'aprenentatge automàtic, l'aprenentatge cognitiu i l'aprenentatge heurístic són tots enfocaments dins del camp de la intel·ligència artificial (IA) que tenen com a objectiu permetre que les màquines aprenguin i prenguin decisions. Tot i que comparteixen algunes similituds, hi ha diferents diferències entre aquests enfocaments. L'aprenentatge automàtic és un subcamp de la IA que se centra en el desenvolupament d'algoritmes i models
Pels tipus de problemes: objectiu, condicions, mitjans, és correcte que si no coneixem un dels elements, llavors utilitzem l'aprenentatge automàtic, i si es desconeixen dos elements, no podem utilitzar l'aprenentatge automàtic?
En l'àmbit de la Intel·ligència Artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, els tipus de problemes es poden classificar en tres elements principals: objectiu, condicions i mitjans. Cadascun d'aquests elements té un paper crucial a l'hora de determinar la idoneïtat de l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic per resoldre un problema concret. No obstant això, ho és
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Quina és la definició d'un model en l'aprenentatge automàtic?
Un model d'aprenentatge automàtic es refereix a una representació matemàtica o algorisme que s'entrena en un conjunt de dades per fer prediccions o decisions sense ser programat explícitament. És un concepte fonamental en el camp de la intel·ligència artificial i té un paper crucial en diverses aplicacions, que van des del reconeixement d'imatges fins al processament del llenguatge natural. En
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Els 7 passos de l'aprenentatge automàtic
Per què és important proporcionar hores concretes quan s'informa d'un problema al servei d'assistència d'enginyeria del núvol de Google?
Quan informeu d'un problema al servei d'assistència d'enginyeria del núvol de Google, és fonamental proporcionar horaris específics per diversos motius. Aquesta pràctica es considera una bona pràctica en la gestió de casos d'assistència de GCP i té una importància important per garantir una resolució i resolució de problemes eficients i eficaços. En proporcionar horaris concrets, els usuaris permeten analitzar l'equip de suport
- Publicat a Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Suport de GCP, Pràctiques recomanades de casos d'assistència de GCP, Revisió de l'examen
Quines són les ofertes bàsiques de la cartera d'atenció al client de Google Cloud?
La cartera d'atenció al client de Google Cloud inclou una àmplia gamma d'ofertes dissenyades per oferir assistència i assistència integrals als usuaris de Google Cloud Platform (GCP). Aquestes ofertes tenen com a objectiu garantir que els clients puguin utilitzar de manera eficaç les capacitats de GCP, resoldre qualsevol problema tècnic que puguin trobar i rebre orientació experta quan sigui necessari.
- Publicat a Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Suport de GCP, Obteniu assistència amb l'atenció al client de Google Cloud, Revisió de l'examen
Com podeu fer que els vostres vídeos es puguin cercar i descobrir amb Google Cloud Video Intelligence?
Per fer que els vostres vídeos es puguin cercar i descobrir amb Google Cloud Video Intelligence, podeu aprofitar les potents funcions i capacitats que ofereix la plataforma. Google Cloud Video Intelligence us permet extreure informació útil dels vostres vídeos mitjançant l'anàlisi automàtica del seu contingut i la generació de metadades. Aquestes metadades es poden utilitzar per millorar la cercabilitat i
- Publicat a Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratoris GCP, Google Cloud Video Intelligence, Revisió de l'examen