2. nodarbība. Kā mašīnas mācās no datiem

Uzziniet, kāda ir datu virzītu modeļu nozīme MI sistēmās un saistībā ar mašīnmācīšanos.

Mācību mērķi

  • Definēt mašīnmācīšanās saistību ar mākslīgo intelektu.
  • Nosaukt trīs biežāk izmantotās mašīnmācīšanās pieejas.
  • Aprakstīt, kā var atrisināt klasifikācijas problēmu, izmantojot uzraudzītu mācīšanos.

Galvenie termini

Mašīnmācīšanās, treniņdati, uzraudzīta mācīšanās, neuzraudzīta mācīšanās, stimulēta mācīšanās, klasifikācija, klase, marķējums

Nodarbības struktūra

  • Vai viedais skaļrunis ir MI lietojumprogramma?
  • Viedā skaļruņa detalizēta analīze
  • Kā modeļi mācās?
  • Mašīnmācīšanās veidi
  • Klasifikācija
  • Dzīvnieku klasifikācija Serengeti parkā

Nodarbības pārskats

Atļaut YouTube saturu?

Mēs izmantojam YouTube, lai mūsu tīmekļa vietnē rādītu jums videoklipus. Pirms satura ielādes mēs lūdzam atļauju, jo YouTube var izmantot sīkfailus, lai palīdzētu izsekot lietojumu un uzlabot savus pakalpojumus.

Pirms pieņemšanas, iespējams, vēlēsities izlasīt Google Sīkfailu politika un Privātuma politika.

Piekrist sīkfailiem

Nodarbības resursu lejupielāde

Lai lejupielādētu nodarbības plānu, prezentāciju un aktivitātes, vispirms piesakieties Raspberry Pi Foundation kontā vai izveidojiet bezmaksas kontu.
Pēc tam jums būs jāatbild uz dažiem jautājumiem par to, kā izmantosiet šos resursus.