Wat is die drie gestruktureerde data-algoritmes wat tans beskikbaar is in KI-platformopleiding met ingeboude algoritmes?
Die AI Platform Training, aangebied deur Google Cloud, bied 'n reeks ingeboude algoritmes vir die opleiding van masjienleermodelle. Hierdie algoritmes is ontwerp om gestruktureerde data te hanteer en is spesifiek aangepas om verskeie take op die gebied van kunsmatige intelligensie aan te spreek. In hierdie antwoord sal ons die drie gestruktureerde data-algoritmes wat tans beskikbaar is in AI Platform Training met ingeboude algoritmes ondersoek.
1. Lineêre regressie:
Die lineêre regressie-algoritme is 'n gewilde en algemeen gebruikte tegniek vir die voorspelling van 'n deurlopende numeriese waarde gebaseer op 'n stel invoerkenmerke. Dit veronderstel 'n lineêre verband tussen die insetkenmerke en die teikenveranderlike en poog om die beste gepaste lyn te vind wat die verskil tussen die voorspelde en werklike waardes minimaliseer. Hierdie algoritme is geskik vir take soos verkoopsvoorspelling, prysvoorspelling en vraagskatting.
voorbeeld:
Gestel ons het 'n datastel van huispryse met kenmerke soos vierkante beeldmateriaal, aantal slaapkamers en ligging. Ons kan die lineêre regressie-algoritme gebruik om 'n model op te lei wat die prys van 'n huis op grond van hierdie kenmerke voorspel.
2. Logistiese regressie:
Logistiese regressie is 'n klassifikasie-algoritme wat gebruik word wanneer die teikenveranderlike kategories is. Dit skat die waarskynlikheid dat 'n instansie aan 'n spesifieke klas behoort deur 'n logistieke funksie by die invoerkenmerke te pas. Hierdie algoritme word wyd gebruik in verskeie toepassings, insluitend strooiposbespeuring, siektediagnose en sentimentanalise.
voorbeeld:
Oorweeg 'n datastel wat kliëntinligting en hul churn-status bevat (of hulle hul intekening gaan kanselleer of nie). Deur 'n logistiese regressie-model op hierdie data op te lei, kan ons die waarskynlikheid voorspel dat 'n kliënt sal terugkeer op grond van faktore soos hul gebruikspatrone, demografie en kliëntediensinteraksies.
3. Matriksfaktorisering:
Matriksfaktorisering is 'n samewerkende filtertegniek wat algemeen in aanbevelingstelsels gebruik word. Dit ontbind 'n groot matriks van gebruiker-item interaksies in laer-dimensionele matrikse, wat latente kenmerke van gebruikers en items verteenwoordig. Deur die matriks te faktoriseer, kan die algoritme ontbrekende waardes voorspel en items aan gebruikers aanbeveel op grond van hul voorkeure en ooreenkomste met ander gebruikers.
voorbeeld:
Gestel ons het 'n datastel van gebruikersgraderings vir flieks. Deur Matriksfaktorisering toe te pas, kan ons latente kenmerke soos genrevoorkeure, akteurvoorkeure en fliekgewildheid leer. Dit stel ons in staat om gepersonaliseerde fliekaanbevelings aan gebruikers te maak op grond van hul historiese graderings en ooreenkomste met ander gebruikers.
Die drie gestruktureerde data-algoritmes wat tans beskikbaar is in KI-platformopleiding met ingeboude algoritmes is lineêre regressie, logistiese regressie en matriksfaktorisering. Hierdie algoritmes bied kragtige instrumente vir die oplos van regressie-, klassifikasie- en aanbevelingstake, onderskeidelik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v AI Platform-opleiding met ingeboude algoritmes:
- Kan die oplaai van klein tot medium datastelle gedoen word met die gsutil-opdragreëlnutsding deur die netwerk?
- Watter kenmerke is beskikbaar om werkbesonderhede en hulpbronbenutting in Google Wolk KI-platform te sien?
- Wat is HyperTune en hoe kan dit gebruik word in AI Platform Training met ingeboude algoritmes?
- Watter opsies is beskikbaar om bekragtiging en toetsdata in KI-platformopleiding met ingeboude algoritmes te spesifiseer?
- Hoe moet die invoerdata geformateer word vir KI-platformopleiding met ingeboude algoritmes?