Denetimsiz bir modelin etiketli verisi olmamasına rağmen eğitime ihtiyacı var mı?
Makine öğrenimindeki denetimsiz bir model, önceden tanımlanmış etiketler olmadan veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri bulmayı amaçladığından, eğitim için etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymaz. Denetimsiz öğrenme, etiketli verilerin kullanımını içermese de, verilerin temel yapısını öğrenmek için modelin yine de bir eğitim sürecinden geçmesi gerekir.
Makine öğreniminde ortalama kaydırmalı kümelemenin bazı uygulamaları nelerdir?
Ortalama kaydırmalı kümeleme, denetimsiz kümeleme görevleri için kullanılan makine öğrenimi alanında popüler bir algoritmadır. Bilgisayar görüşü, görüntü işleme, veri analizi ve örüntü tanıma gibi farklı alanlarda çeşitli uygulamaları vardır. Bu yanıtta, makine öğreniminde ortalama kaydırmalı kümelemenin bazı temel uygulamalarını keşfedeceğiz.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ile EITC/AI/MLP Machine Learning, Kümeleme, k anlamına gelir ve ortalama kayma, Ortalama vardiya girişi, Sınav incelemesi
Öklid mesafesi nedir ve makine öğreniminde neden önemlidir?
Öklid mesafesi, matematikte temel bir kavramdır ve makine öğrenimi algoritmalarında çok önemli bir rol oynar. Öklid uzayında iki nokta arasındaki düz çizgi mesafesinin bir ölçüsüdür. Makine öğrenimi bağlamında, veri noktaları arasındaki benzerliği veya farklılığı ölçmek için Öklid mesafesi kullanılır.
TFX, üretim ML dağıtımları için ML mühendisliğinde temel gerçeği ve verileri değiştirerek ortaya çıkan zorlukları nasıl ele alıyor?
TFX (TensorFlow Extended), üretim ML dağıtımları için ML mühendisliğinde temel gerçeği ve verileri değiştirerek ortaya çıkan zorlukları ele alan güçlü bir çerçevedir. Bu zorlukları etkin bir şekilde ele almak ve üretimde makine öğrenimi modellerinin sorunsuz çalışmasını sağlamak için kapsamlı bir araç seti ve en iyi uygulamalar sağlar. En önemli zorluklardan biri