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

Permiteți conținutul YouTube?

Folosim YouTube pentru a vă arăta videoclipuri pe site-ul nostru. Cerem permisiunea înainte de a încărca conținutul, deoarece YouTube poate folosi cookie-uri pentru a urmări utilizarea și pentru a-și îmbunătăți serviciile.

Poate doriți să citiți Politica de cookie-uri și Politica de confidențialitate de la Google înainte de a accepta.

Acceptați cookie-urile

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.