Pitääkö paikkansa, että jos aineisto on suuri, tarvitsee vähemmän arviointia, mikä tarkoittaa, että arvioinnissa käytettävän aineiston osaa voidaan pienentää aineiston koon kasvaessa?
Koneoppimisen alalla tietojoukon koolla on ratkaiseva rooli arviointiprosessissa. Tietojoukon koon ja arviointivaatimusten välinen suhde on monimutkainen ja riippuu useista tekijöistä. Yleensä on kuitenkin totta, että tietojoukon koon kasvaessa arvioinnissa käytettävä aineiston osuus voi olla
Voiko kerrosten lukumäärää ja solmujen määrää yksittäisissä kerroksissa helposti hallita (lisäämällä ja poistamalla) muuttamalla syvän hermoverkon (DNN) piiloargumenttina toimitettua taulukkoa?
Koneoppimisen, erityisesti syvien hermoverkkojen (DNN) alalla, kyky hallita kerrosten ja solmujen määrää kussakin kerroksessa on malliarkkitehtuurin mukauttamisen perusnäkökohta. Kun työskentelet DNN-verkkojen kanssa Google Cloud Machine Learningin yhteydessä, piilotettuna argumenttina toimitetulla taulukolla on ratkaiseva rooli.
Mikä ML-algoritmi sopii mallin kouluttamiseen datadokumenttien vertailua varten?
Eräs algoritmi, joka sopii hyvin mallin kouluttamiseen tietodokumenttien vertailua varten, on kosinin samankaltaisuusalgoritmi. Kosinin samankaltaisuus on samankaltaisuuden mitta sisäisen tuloavaruuden kahden nollasta poikkeavan vektorin välillä, joka mittaa niiden välisen kulman kosinin. Asiakirjojen vertailun yhteydessä sitä käytetään määrittämään
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Koneoppimisen seitsemän vaihetta
Mitkä ovat tärkeimmät erot Iris-tietojoukon lataamisessa ja harjoittamisessa Tensorflow 1- ja Tensorflow 2 -versioiden välillä?
Iris-tietojoukon lataamiseen ja harjoittamiseen tarkoitettu alkuperäinen koodi on suunniteltu TensorFlow 1:lle, eikä se välttämättä toimi TensorFlow 2:n kanssa. Tämä ristiriita johtuu tietyistä muutoksista ja päivityksistä, jotka on tehty tässä uudemmassa TensorFlow-versiossa, mutta joita käsitellään yksityiskohtaisesti myöhemmin aiheita, jotka liittyvät suoraan TensorFlow'hun
Kuinka ladata TensorFlow-tietojoukkoja Jupyteriin Pythonissa ja käyttää niitä arvioijien esittelyyn?
TensorFlow Datasets (TFDS) on kokoelma tietojoukkoja, jotka ovat valmiita käytettäväksi TensorFlown kanssa. Se tarjoaa kätevän tavan käyttää ja käsitellä erilaisia tietojoukkoja koneoppimistehtäviä varten. Toisaalta estimaattorit ovat korkean tason TensorFlow API:ita, jotka yksinkertaistavat koneoppimismallien luomisprosessia. TensorFlow-tietojoukon lataaminen Jupyteriin Pythonilla ja esittely
Mitä eroa TensorFlown ja TensorBoardin välillä on?
TensorFlow ja TensorBoard ovat molemmat työkaluja, joita käytetään laajalti koneoppimisen alalla, erityisesti mallien kehittämiseen ja visualisointiin. Vaikka ne liittyvät toisiinsa ja niitä käytetään usein yhdessä, näiden kahden välillä on selviä eroja. TensorFlow on Googlen kehittämä avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys. Se tarjoaa kattavan valikoiman työkaluja ja
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, TensorBoard mallien visualisointiin
Mistä tunnistaa, että malli on yliasennettu?
Jotta voidaan tunnistaa, onko malli ylisovitettu, on ymmärrettävä ylisovituksen käsite ja sen vaikutukset koneoppimiseen. Ylisovitus tapahtuu, kun malli toimii poikkeuksellisen hyvin harjoitusdatalla, mutta ei yleisty uuteen, näkymättömään dataan. Tämä ilmiö on haitallinen mallin ennustekyvylle ja voi johtaa huonoon suorituskykyyn
Mikä on koulutusoppimisalgoritmien skaalautuvuus?
Harjoittelun oppimisalgoritmien skaalautuvuus on tärkeä näkökohta tekoälyn alalla. Se viittaa koneoppimisjärjestelmän kykyyn käsitellä tehokkaasti suuria tietomääriä ja parantaa suorituskykyään tietojoukon koon kasvaessa. Tämä on erityisen tärkeää käsiteltäessä monimutkaisia malleja ja valtavia tietojoukkoja, kuten
Kuinka luoda oppimisalgoritmeja näkymättömän datan perusteella?
Näkymättömään tietoon perustuvien oppimisalgoritmien luontiprosessiin kuuluu useita vaiheita ja huomioita. Jotta tähän tarkoitukseen voidaan kehittää algoritmi, on ymmärrettävä näkymätön datan luonne ja kuinka sitä voidaan hyödyntää koneoppimistehtävissä. Selitetään algoritminen lähestymistapa oppimisalgoritmien luomiseen perustuen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Palvelimettomat ennusteet mittakaavassa
Mitä tarkoittaa sellaisten algoritmien luominen, jotka oppivat datan perusteella, ennustavat ja tekevät päätöksiä?
Tietojen perusteella oppivien, tuloksia ennustavien ja päätöksiä tekevien algoritmien luominen on tekoälyn alan koneoppimisen ydin. Tämä prosessi sisältää mallien koulutuksen käyttämällä dataa ja mahdollistamalla niiden yleistämisen malleja ja tehdä tarkkoja ennusteita tai päätöksiä uudesta, näkymättömästä tiedosta. Google Cloud Machinen yhteydessä