Video: Je, Amazon hutumiaje kujifunza kwa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa mashine kuendesha uvumbuzi katika Amazon . Kwa kujumlisha na kuchambua data ya ununuzi kwenye bidhaa kwa kutumia mashine ya kujifunza , Amazon inaweza kutabiri mahitaji kwa usahihi zaidi. Pia hutumia kujifunza kwa mashine kuchambua mifumo ya ununuzi na kutambua ununuzi wa ulaghai. Paypal matumizi njia sawa, na kusababisha a.
Vile vile, unaweza kuuliza, jinsi Amazon Machine Learning inafanya kazi?
Maelezo: Kujifunza kwa Mashine ya Amazon ( Amazon ML) ni huduma inayodhibitiwa ya kujenga miundo ya ML na kutoa ubashiri, kuwezesha uundaji wa programu mahiri zinazoweza kubadilika. Kwa utabiri wa wakati halisi pia unalipa malipo ya uwezo yaliyohifadhiwa kwa saa kulingana na kiasi cha kumbukumbu kinachohitajika kwa muundo wako.
Zaidi ya hayo, je, AWS ni muhimu kwa kujifunza kwa mashine? Kujifunza kwa Mashine | Amazon Huduma za Wavuti. AWS imeondoa vikwazo vya kujifunza mashine ambayo kijadi imepunguza kasi ya watengenezaji na wanasayansi wa data. Amazon SageMaker ni jukwaa linalosimamiwa kikamilifu kujifunza mashine ambayo hukuruhusu kujenga haraka na kwa urahisi, kutoa mafunzo na kusambaza kujifunza mashine mifano.
Kuhusiana na hili, Amazon hutumiaje kujifunza kwa kina?
Anza na Kujifunza kwa Kina kwenye AWS Unaweza kuanza na matumizi yanayodhibitiwa kikamilifu kwa kutumia Amazon SageMaker, jukwaa la AWS la kujenga, kutoa mafunzo na kusambaza kwa haraka na kwa urahisi kujifunza mashine mifano kwa kiwango. Unaweza pia kutumia AWS Kujifunza kwa Kina AMI za kujenga mazingira maalum na mtiririko wa kazi kwa kujifunza mashine.
Je, Amazon hutumiaje AI?
Amazon mbinu kwa AI inaitwa flywheel. Amazon mbinu ya flywheel inamaanisha kuwa uvumbuzi kuhusu kujifunza kwa mashine katika eneo moja la kampuni huchochea juhudi za timu zingine. Timu hizo kutumia teknolojia ya kuendesha bidhaa zao, ambayo huathiri uvumbuzi katika shirika zima.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Kujifunza kwa mashine ni nini kwa kutumia Python?
Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Python. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia (AI) ambayo hutoa kompyuta na uwezo wa kujifunza bila kupangwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine kunalenga uundaji wa Programu za Kompyuta ambazo zinaweza kubadilika zinapofunuliwa kwa data mpya
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe