Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.
Назирини болон түүний багийнхан намрын армийн хорхойн халдварыг арилгахаас гадна өөр ямар салбарт машин сурах нь хувьсгал хийж чадна гэж үзэж байна вэ?
Назирини болон түүний багийнхан машин сургалт нь намрын хорхойн халдварыг арилгахаас гадна хэд хэдэн салбарт хувьсгал хийх боломжтой гэдэгт итгэлтэй байна. Тэд янз бүрийн домэйнд хэрэглэж болох том өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх, үнэн зөв таамаглал гаргахад машин сургалтын алгоритмуудын асар их хүчийг хүлээн зөвшөөрдөг. Газар тариалангийн өвчний менежментийн хүрээнд машин суралцах боломжтой
Хэрэглэгчид Datalab ашиглан GitHub-д хийсэн өгөгдөлд хэрхэн дүн шинжилгээ хийх, ямар ойлголттой болох вэ?
Google Cloud Datalab ашиглан GitHub-ийн өгөгдлийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхийн тулд хэрэглэгчид түүний хүчирхэг функцууд болон машин сургалтын янз бүрийн Google хэрэгслүүдтэй нэгтгэх боломжтой. Үйлдлийн өгөгдлийг гаргаж, боловсруулснаар GitHub репозиторын хөгжүүлэлтийн процесс, кодын чанар, хамтын ажиллагааны хэв маягийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг олж авах боломжтой. Энэхүү дүн шинжилгээ нь хөгжүүлэгчид болон төсөлд тусалж чадна