ML Mastermind-Perspectivas de IA expertas gratuitas

Example

Explicar las complejidades de las redes neuronales convolucionales (CNN).

Scenario

Un estudiante que aprende sobre CNN puede obtener una descripción general integral, que incluye cómo las CNN difieren de otras redes neuronales, sus capas, aplicaciones en el reconocimiento de imágenes y avances.

Example

Ayudar en el diseño de una canalización de aprendizaje automático para un modelo predictivo.

Scenario

Un científico de datos que diseña un modelo predictivo podría recibir orientación paso a paso sobre la selección de los algoritmos correctos, las técnicas de preprocesamiento de datos, la selección de características, la evaluación de modelos y las estrategias de implementación.

Example

Analizar el impacto de la ética de la IA en el desarrollo de ML.

Scenario

Profesionales e investigadores pueden obtener información sobre cómo las consideraciones éticas están dando forma a la investigación y el desarrollo de ML, incluidos los sesgos, la equidad y la transparencia en los sistemas de IA.

Example

Abordar el sobre ajuste en un modelo de red neuronal.

Scenario

Un ingeniero de ML que tiene problemas con el overfitting puede aprender sobre varias técnicas para mitigar este problema, como dropout, regularización o aumento de datos, adaptadas a su modelo y conjunto de datos específicos.