×
1 Kies EITC/EITCA-sertifikate
2 Leer en neem aanlyn eksamens
3 Kry jou IT-vaardighede gesertifiseer

Bevestig jou IT-vaardighede en bevoegdhede onder die Europese IT-sertifiseringsraamwerk van enige plek in die wêreld volledig aanlyn.

EITCA Akademie

Digitale vaardigheidsverklaringstandaard deur die Europese IT-sertifiseringsinstituut wat daarop gemik is om die ontwikkeling van die digitale samelewing te ondersteun

TEKEN AAN OP JOU REKENING

MAAK 'N REKENING OOP Jou wagwoord vergeet?

Jou wagwoord vergeet?

AAH, wag, ek dink tog!

MAAK 'N REKENING OOP

REEDS 'N REKENING?
EUROPESE INLIGTINGSTEGNOLOGIEË SERTIFIKASIE-AKADEMIE - U BEVESTIG U PROFESSIONELE DIGITALE VAARDIGHEDE
  • TEKEN OP
  • LOGGEN
  • INFO

EITCA Akademie

EITCA Akademie

Die Europese Inligtingstegnologie-sertifiseringsinstituut - EITCI ASBL

Sertifiseringsverskaffer

EITCI Institute ASBL

Brussel, Europese Unie

Beheer Europese IT-sertifisering (EITC) raamwerk ter ondersteuning van die IT-professionaliteit en Digital Society

  • SERTIFIKATE
    • EITCA AKADEMIES
      • EITCA AKADEMIESE KATALOGUS<
      • EITCA/CG REKENAARGRAFIKA
      • EITCA/IS INLIGTINGSVEILIGHEID
      • EITCA/BI BESIGHEIDSINLIGTING
      • EITCA/KC SLEUTELBEVOEGDHEDE
      • EITCA/EG E-REGERING
      • EITCA/WD WEBONTWIKKELING
      • EITCA/AI KUNSMATIGE INTELLIGENSIE
    • EITC SERTIFIKATE
      • EITC SERTIFIKATE KATALOGUS<
      • REKENAARGRAFIKIESERTIFIKATE
      • SERTIFIKATE VAN WEB-ONTWERP
      • 3D-ONTWERPSERTIFIKATE
      • KANTOOR DIT SERTIFIKATE
      • BITCOIN BLOCKCHAIN ​​SERTIFIKAAT
      • WOORDDRUKSERTIFIKAAT
      • WOLKPLATFORM SERTIFIKAATNUWE
    • EITC SERTIFIKATE
      • INTERNET SERTIFIKATE
      • KRYPTOGRAFIESERTIFIKATE
      • BESIGHEID DIT SERTIFIKATE
      • TELEWERKSERTIFIKATE
      • PROGRAMMERING VAN SERTIFIKATE
      • DIGITALE PORTRETSERTIFIKAAT
      • WEB-ONTWIKKELINGSERTIFIKATE
      • DIEP LEER SERTIFIKATENUWE
    • SERTIFIKATE VIR
      • OPENBARE ADMINISTRASIE van die EU
      • ONDERWYSERS EN OPVOEDERS
      • PROFESSIONELE VAN IT-SEKURITEIT
      • GRAFIESE ONTWERPERS EN KUNSTENAARS
      • SAKE EN BESTUURDERS
      • BLOCKCHAIN ​​ONTWIKKELERS
      • WEB-ONTWIKKELAARS
      • CLOUD AI KENNERSNUWE
  • VOORGESTELDE
  • SUBSIDIE
  • HOE DIT WERK
  •   IT ID
  • OOR
  • KONTAK
  • MY BESTELLING
    U huidige bestelling is leeg.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED
Vrae en antwoorde aangewys deur etiket: Model Evaluation

Kan meer as een model tydens die masjienleerproses toegepas word?

Dinsdag 13 Mei 2025 by Mark Macedo

Die vraag of meer as een model tydens die masjienleerproses toegepas kan word, is hoogs relevant, veral binne die praktiese konteks van werklike data-analise en voorspellende modellering. Die toepassing van veelvuldige modelle is nie net haalbaar nie, maar is ook 'n wyd onderskryfde praktyk in beide navorsing en die industrie. Hierdie benadering ontstaan

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, AutoML, Vooroordeel-afwyking-afweging, data Wetenskap, Ensembling, Google Wolk, masjienleer, Model-ontplooiing, Model Evaluering, Modelkeuse

Is die algoritmes en voorspellings gebaseer op die insette van die menslike kant?

Sondag, 11 Mei 2025 by Mohammed Khaled

Die verhouding tussen mensverskafde insette en masjienleeralgoritmes, veral op die gebied van natuurlike taalgenerering (NLG), is diep verweef. Hierdie interaksie weerspieël die grondbeginsels van hoe masjienleermodelle opgelei, geëvalueer en ontplooi word, veral binne platforms soos Google Cloud Machine Learning. Om die vraag aan te spreek, is dit nodig om te onderskei

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Natuurlike taalgenerering
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Data-aantekening, Data Voorverwerking, Google Wolk, Mens-in-die-lus, masjienleer, Model Evaluering, Modelbestuur, NLG, Vinnige Ingenieurswese, Toesig oor leer

Waarom word hiperparameterinstelling as 'n deurslaggewende stap na modelevaluering beskou, en wat is 'n paar algemene metodes wat gebruik word om die optimale hiperparameters vir 'n masjienleermodel te vind?

Saterdag, 26 April 2025 by Mohammed Khaled

Hiperparameterinstelling is 'n integrale deel van die masjienleerwerkvloei, veral na aanleiding van die aanvanklike modelevaluering. Om te verstaan ​​waarom hierdie proses onontbeerlik is, vereis 'n begrip van die rol wat hiperparameters in masjienleermodelle speel. Hiperparameters is konfigurasie-instellings wat gebruik word om die leerproses en modelargitektuur te beheer. Hulle verskil van model parameters, wat is

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Hiperparameter-instelling, masjienleer, Model Evaluering, Neurale netwerke, Optimeringsmetodes

Waarom is die stap om 'n masjienleermodel se werkverrigting op 'n aparte toetsdatastel te evalueer noodsaaklik, en wat kan gebeur as hierdie stap oorgeslaan word?

Donderdag 24 April 2025 by Mohammed Khaled

In die veld van masjienleer is die evaluering van 'n model se prestasie op 'n aparte toetsdatastel 'n fundamentele praktyk wat die betroubaarheid en veralgemeenbaarheid van voorspellende modelle onderlê. Hierdie stap is om verskeie redes 'n integrale deel van die modelontwikkelingsproses, wat elkeen bydra tot die robuustheid en betroubaarheid van die model se voorspellings. Eerstens die primêre doel

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Veralgemening, masjienleer, Model Evaluering, Model validering, Oorpas

Wat is die prestasie-evalueringsmaatstawwe van 'n model?

Saterdag, 15 Maart 2025 by Anna Gottfried

Op die gebied van masjienleer, veral wanneer platforms soos Google Cloud Machine Learning gebruik word, is die evaluering van die prestasie van 'n model 'n kritieke taak wat die model se doeltreffendheid en betroubaarheid verseker. Die prestasie-evalueringsmetrieke van 'n model is uiteenlopend en word gekies op grond van die tipe probleem wat aangespreek word, of dit nou

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Klassifikasie Metrieke, Groepering statistieke, masjienleer, Model Evaluering, Regressie-metrieke

Wat is 'n paar meer gedetailleerde fases van masjienleer?

Woensdag 18 September 2024 by zoran_tm

Die fases van masjienleer verteenwoordig 'n gestruktureerde benadering tot die ontwikkeling, ontplooiing en instandhouding van masjienleermodelle. Hierdie fases verseker dat die masjienleerproses sistematies, reproduseerbaar en skaalbaar is. Die volgende afdelings verskaf 'n omvattende oorsig van elke fase, met besonderhede oor die belangrikste aktiwiteite en oorwegings wat betrokke is. 1. Probleemdefinisie en Data-insameling Probleemdefinisie

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Data Voorbereiding, Hiperparameter-instelling, masjienleer, Model-ontplooiing, Model Evaluering, Model Opleiding

Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?

Sondag, 21 Julie 2024 by Oman

Die proses van opleiding van masjienleermodelle behels tipies veelvuldige stappe, wat elkeen spesifieke data vereis om die model se doeltreffendheid en akkuraatheid te verseker. Die sewe stappe van masjienleer, soos uiteengesit, sluit in data-insameling, datavoorbereiding, die keuse van 'n model, die opleiding van die model, die evaluering van die model, parameterinstelling en die maak van voorspellings. Elkeen van hierdie stappe het afsonderlike

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Data-insameling, Data Voorbereiding, Hiperparameter-instelling, Model Evaluering, Model Opleiding

Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?

Donderdag 11 Julie 2024 by upn.500

Op die gebied van masjienleer, veral wanneer raamwerke soos Google Cloud Machine Learning gebruik word, is die verdeling van datastelle in opleiding-, validerings- en toetssubstelle 'n fundamentele stap. Hierdie verdeling is van kritieke belang vir die ontwikkeling van robuuste en veralgemeenbare voorspellingsmodelle. Die spesifieke geval waar die toetsmonster 90% van die data uitmaak

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Data Splitsing, masjienleer, Model Evaluering, Oorpas, Opleidingsdata

Vereis 'n behoorlike benadering tot neurale netwerke 'n opleidingsdatastel en 'n buite-steekproef-toetsdatastel, wat volledig geskei moet word?

Vrydag, 14 Junie 2024 by Agnieszka Ulrich

Op die gebied van diep leer, veral wanneer neurale netwerke gebruik word, is die behoorlike hantering van datastelle van kardinale belang. Die vraag wat voorhande is, is of 'n behoorlike benadering beide 'n opleidingsdatastel en 'n buite-steekproef toetsdatastel noodsaak, en of hierdie datastelle volledig geskei moet word. 'n Fundamentele beginsel in masjienleer

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, data, datastelle
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Cross-validering, Voorkoming van datalekkasies, Data skeiding, Veralgemening, Hiperparameter-instelling, masjienleer, Model Evaluering, Model Prestasie, Neurale netwerke, PyTorch

Is die verlies buite steekproef 'n valideringsverlies?

Donderdag, 14 Maart 2024 by Dimitrios Efstathiou

Op die gebied van diep leer, veral in die konteks van model-evaluering en prestasie-assessering, is die onderskeid tussen buite-steekproefverlies en valideringsverlies uiters belangrik. Om hierdie konsepte te verstaan ​​is belangrik vir praktisyns wat daarop gemik is om die doeltreffendheid en veralgemeningsvermoëns van hul diepleermodelle te begryp. Om die ingewikkeldhede van hierdie terme te oorweeg, dit

  • gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Inleiding, Inleiding tot diep leer met Python en Pytorch
Gemerk onder: Kunsmatige Intelligensie, Diep leer, Veralgemening, Model Evaluering, Python, PyTorch
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
Webbladsy

Sertifiseringsentrum

GEBRUIKERSMENU

  • My Profiel

SERTIFIKAAT KATEGORIE

  • EITC Sertifisering (105)
  • EITCA-sertifisering (9)

Waarvoor soek jy?

  • Inleiding
  • Hoe dit werk?
  • EITCA Akademies
  • EITCI DSJC Subsidie
  • Volledige EITC-katalogus
  • Jou bestelling
  • Geborg
  •   IT ID
  • EITCA resensies (Medium publ.)
  • Oor
  • Kontak Ons

EITCA Akademie is deel van die Europese IT-sertifiseringsraamwerk

Die Europese IT-sertifiseringsraamwerk is in 2008 gevestig as 'n Europa-gebaseerde en verskaffer-onafhanklike standaard in wyd toeganklike aanlyn sertifisering van digitale vaardighede en bevoegdhede in baie areas van professionele digitale spesialisasies. Die EITC-raamwerk word beheer deur die Europese IT-sertifiseringsinstituut (EITCI), 'n nie-winsgewende sertifiseringsowerheid wat die groei van die inligtingsgemeenskap ondersteun en die gaping in digitale vaardighede in die EU oorbrug.

Geskiktheid vir EITCA Academy 80% EITCI DSJC Subsidie ​​support

80% van die EITCA Akademiegeld gesubsidieer by inskrywing deur

    EITCA Akademie Sekretaris Kantoor

    Europese IT-sertifiseringsinstituut ASBL
    Brussel, België, Europese Unie

    EITC/EITCA Sertifiseringsraamwerkoperateur
    Beheer Europese IT-sertifiseringstandaard
    Toegang Kontak Vorm of oproep + 32 25887351

    Volg EITCI op X
    Besoek EITCA Academy op Facebook
    Raak betrokke by EITCA Academy op LinkedIn
    Kyk na EITCI- en EITCA-video's op YouTube

    Befonds deur die Europese Unie

    Befonds deur die Europese Fonds vir plaaslike ontwikkeling (EFRO) en die Europese Sosiale Fonds (ESF) in reeks projekte sedert 2007, tans onder beheer van die Europese IT-sertifiseringsinstituut (EITCI) sedert 2008

    Inligtingsveiligheidsbeleid | DSRRM en GDPR-beleid | Databeskermingsbeleid | Rekord van verwerkingsaktiwiteite | HSE-beleid | Anti-korrupsiebeleid | Moderne slawernybeleid

    Vertaal outomaties na jou taal

    Terme en voorwaardes | Privaatheidsbeleid
    EITCA Akademie
    • EITCA Akademie op sosiale media
    EITCA Akademie


    © 2008-2025  Europese IT-sertifiseringsinstituut
    Brussel, België, Europese Unie

    TOP
    Gesels met ondersteuning
    Gesels met ondersteuning
    Vrae, twyfel, kwessies? Ons is hier om jou te help!
    Klets beëindig
    Koppel tans ...
    Het jy enige vrae?
    Het jy enige vrae?
    :
    :
    :
    Stuur
    Het jy enige vrae?
    :
    :
    Begin klets
    Die kletsessie is beëindig. Dankie!
    Beoordeel die ondersteuning wat u ontvang het.
    goeie Bad