Lecția 5: Rezolvarea de probleme prin modele de învățare automată

Antrenează și testează un model de învățare automată să rezolve o problemă din lumea reală.

Obiective de învățare

  • Să descrie etapele ciclului de viață ale unui proiect AI
  • Să folosească un instrument de învățare automată pentru a importa date și a antrena un model
  • Să testeze și să examineze acuratețea unui model ML

Cuvinte-cheie

Ciclul de viață al unui proiect AI, curățarea datelor, model de învățare automată (model ML), clasă, etichetă, antrenare, testare, acuratețe, scor de încredere, prag de încredere

Structura lecției

  • Ordonează etapele ciclului de viață al unui proiect AI
  • Abordarea axată pe utilizator
  • Etapa 1: Definirea problemei
  • Etapa 2: Pregătirea datelor
  • Etapa 3: Antrenarea modelului
  • Etapa 4: Testarea modelului
  • Raportăm despre acuratețea unui model

Prezentarea lecției

Allow YouTube content?

We use YouTube to show you videos on our website. We ask permission before loading the content, as YouTube may be using cookies to help them track usage and improve their services.

You may wish to read Google's Cookie Policy and Privacy Policy before accepting.

Accept Cookies

Descarcă resursele lecției

Pentru a accesa resursele lecției, te rugăm mai întâi să te autentifici în cont sau să îți creezi un cont nou gratuit.
Îți vom adresa apoi câteva întrebări pentru a înțelege mai bine cum vei folosi resursele Experience AI.