Machine learning systems primer: How to train ML models

Автор: Google for Developers

Загружено: 2023-01-10

Просмотров: 26857

Описание:

Learn at a high level how machine learning models work and how to train them and gather the most suitable data to have a higher chance of success. Here you will learn about features and attributes for feature engineering such that the data has the best chance of separation to then classify for new unseen data.

Catch more episodes from Machine Learning for Web Developers (Web ML) → https://goo.gle/learn-WebML
Check out TensorFlow on YouTube → https://goo.gle/TensorFlow-YouTube
Subscribe to Google Developers → https://goo.gle/developers

Connect with Jason Mayes to ask questions:
LinkedIn → https://goo.gle/3GwgeLw
Twitter →https://goo.gle/3Xh6MT7
Discord →https://goo.gle/3WWVO5t

Use #WebML to share your learnings and creations from this course to meet your peers on social media!

See what others have already made with Web ML → http://goo.gle/made-with-tfjs

Machine learning systems primer: How to train ML models

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

2.4: What is TensorFlow.js? (JavaScript + Machine Learning)

2.4: What is TensorFlow.js? (JavaScript + Machine Learning)

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

All Machine Learning algorithms explained in 17 min

Using pre-trained models in TensorFlow | Machine Learning for web developers

Using pre-trained models in TensorFlow | Machine Learning for web developers

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Machine Learning for Web Developers (Web ML)

Machine Learning for Web Developers (Web ML)

ML tutorial: How to train neurons

ML tutorial: How to train neurons

Google УБИЛ платные нейросети? Студия за $0 (NotebookLM + ImageFX)

Google УБИЛ платные нейросети? Студия за $0 (NotebookLM + ImageFX)

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

AI demystified: The difference between artificial intelligence, machine learning, and deep learning

AI demystified: The difference between artificial intelligence, machine learning, and deep learning

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Как обучается ИИ

Как обучается ИИ

1. Introduction, Optimization Problems (MIT 6.0002 Intro to Computational Thinking and Data Science)

1. Introduction, Optimization Problems (MIT 6.0002 Intro to Computational Thinking and Data Science)

TensorFlow fundamentals: What are tensors in TensorFlow.js?

TensorFlow fundamentals: What are tensors in TensorFlow.js?

Обучить собственную модель искусственного интеллекта не так сложно, как вы (вероятно) думаете

Обучить собственную модель искусственного интеллекта не так сложно, как вы (вероятно) думаете

AI Learns to Walk (deep reinforcement learning)

AI Learns to Walk (deep reinforcement learning)

4.2: Gathering, refining, and using data effectively for ML model datasets

4.2: Gathering, refining, and using data effectively for ML model datasets

2.2: Demystifying Machine Learning

2.2: Demystifying Machine Learning

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5