Funda ukuthi ukufunda kokuqinisa kusebenza kanjani, ama-algorithms akho, ukusetshenziswa kwawo, izingozi kanye nendlela yokusebenzisa i-RL kumaphrojekthi angempela isinyathelo ngesinyathelo.
Thola ukuthi ukuwa kwemodeli ye-AI kuthinta kanjani amathuluzi okuklama okukhiqiza, ukuthi kungani idatha yokwenziwa iyingozi nokuthi yimaphi amasu angavimbela ukuwohloka kwesikhathi eside.
Thola ukuthi ungayisebenzisa kanjani i-Python ye-AI: imitapo yolwazi, izibonelo, amathuluzi kanye nezinhlelo zokusebenza zangempela ezichazwe ngokucacile nangokujulile.
Thola ukuthi kungani kwenzeka imibono ye-AI, izibonelo zangempela, izingozi zayo kanye namasu angcono kakhulu okuyibona nokuyinciphisa.
Thola amapulatifomu abalulekile omthombo ovulekile kanye namabhizinisi ukuze uhlole, uqaphe futhi uphathe amamodeli olimi anamuhla kanye nama-ejenti e-LLM.
Funda ukuthi ungabamba kanjani amamodeli ezilimi anamandla ngesabelomali esincane, uqhathanise ama-API, ama-GPU amafu kanye nokusetha kwendawo ukuze unciphise izindleko ngaphandle kokulahlekelwa ukusebenza.
I-Google ithuthukisa ukwesekwa kwe-PyTorch kuma-TPU nge-TorchTPU kanye nombimbi lwe-Meta, ifuna ukukhulula amandla e-Nvidia emakethe yekhompyutha ye-AI.
Qué son sesgo y varianza, su decomposición, ejemplos, k-NN, regularización y equidad. Aprende a equilibrarlos of medirlos con rigor.
Overfitting vs underfitting en ML: señales, causas y técnicas para evitarlos. I-Ejemplos claros y consejos prácticos para mejorar tus modelos.