Strojno učenje za “neznalice”
Strojno učenje (“machine learning”) puno obećava u teoriji, ali nerijetko u praksi donosi i podosta problema. Implementacija zahtijeva mnogo vremena – koje nemamo, specifična znanja – koja vrlo vjerojatno ne posjedujemo te računalne resurse koji nisu jeftini. Automatizirano strojno učenje je proces čiji je cilj olakšati primjenu strojnog učenja na rješavanje problema iz “stvarnog” svijeta. Izrada modela za strojno učenje prepušta se “strojevima”, uz primjenu poznatih i priznatih algoritama te iterativni proces koji omogućava prilagodbu modela za točnije rezultate. Korisnik i dalje treba definirati problem koji želi riješiti i pružiti ulazne podatke, ali ne mora biti „raketni znanstvenik“ da bi ideju proveo u djelo. I to vrlo brzo. Je li to uistinu tako ili je samo još jedna “patka”, uvjerite se sami, uz primjere na Azure autoML.
- Mjerenje i praćenje nedigitalnih parametara digitalnim alatima - 10.09.2021.
- IoT i fotografija – art forma digitalnog doba - 20.01.2021.