Kuinka voidaan havaita harhoja koneoppimisessa ja miten niitä voidaan estää?
Koneoppimismalleissa olevien harhojen havaitseminen on keskeinen osa oikeudenmukaisten ja eettisten tekoälyjärjestelmien varmistamista. Harhaa voi johtua koneoppimisprosessin eri vaiheista, mukaan lukien tiedonkeruu, esikäsittely, ominaisuuksien valinta, mallin koulutus ja käyttöönotto. Harhojen havaitsemiseen liittyy tilastollisen analyysin, alan tietämyksen ja kriittisen ajattelun yhdistelmä. Tässä vastauksessa me
Ovatko eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko kaikki hyperparametreja?
Eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko ovat todellakin tärkeitä näkökohtia koneoppimisessa, ja niitä kutsutaan yleisesti hyperparametreiksi. Ymmärtääksemme tämän käsitteen, syvennytään jokaiseen termiin erikseen. Erän koko: Erän koko on hyperparametri, joka määrittää käsiteltyjen näytteiden määrän ennen kuin mallin painot päivitetään harjoituksen aikana. Se pelaa
Voiko TensorBoardia käyttää verkossa?
Kyllä, TensorBoardia voi käyttää verkossa koneoppimismallien visualisointiin. TensorBoard on tehokas visualisointityökalu, jonka mukana tulee TensorFlow, Googlen kehittämä suosittu avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys. Sen avulla voit seurata ja visualisoida koneoppimismalliesi eri puolia, kuten mallikaavioita, koulutusmittareita ja upotuksia. Visualisoimalla näitä
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, TensorBoard mallien visualisointiin
Mistä löytyy esimerkissä käytetty Iris-tietojoukko?
Löytääksesi esimerkissä käytetyn Iris-tietojoukon, voit käyttää sitä UCI Machine Learning Repositoryn kautta. Iris-tietojoukko on yleisesti käytetty tietojoukko koneoppimisen alalla luokittelutehtäviin, erityisesti koulutustilanteissa, koska se on yksinkertaista ja tehokasta erilaisten koneoppimisalgoritmien demonstroinnissa. UCI-kone
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Tavalliset ja yksinkertaiset estimaattorit
Mikä on Generative Pre-trained Transformer (GPT) -malli?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) on eräänlainen tekoälymalli, joka hyödyntää ohjaamatonta oppimista ihmisen kaltaisen tekstin ymmärtämiseen ja luomiseen. GPT-mallit ovat valmiiksi koulutettuja suurille tekstidatamäärille, ja niitä voidaan hienosäätää tiettyihin tehtäviin, kuten tekstin luomiseen, kääntämiseen, yhteenvetoon ja kysymyksiin vastaamiseen. Koneoppimisen yhteydessä, erityisesti sisällä
Onko Python tarpeellinen koneoppimiseen?
Python on koneoppimisen (ML) alalla laajalti käytetty ohjelmointikieli yksinkertaisuutensa, monipuolisuutensa ja lukuisten ML-tehtäviä tukevien kirjastojen ja kehysten saatavuuden ansiosta. Vaikka Pythonin käyttäminen ML:ssä ei ole vaatimusta, monet alan ammattilaiset ja tutkijat suosittelevat sitä.
Tarvitseeko valvomaton malli koulutusta, vaikka sillä ei ole merkittyjä tietoja?
Koneoppimisen ohjaamaton malli ei vaadi tunnistettua dataa koulutukseen, koska se pyrkii löytämään datasta malleja ja suhteita ilman ennalta määritettyjä tunnisteita. Vaikka ohjaamaton oppiminen ei sisällä merkittyjen tietojen käyttöä, mallille on silti suoritettava koulutusprosessi, jotta se oppii tiedon taustalla olevan rakenteen
Mitkä ovat esimerkkejä puoliohjatusta oppimisesta?
Puoliohjattu oppiminen on koneoppimisparadigma, joka sijoittuu ohjatun oppimisen (jossa kaikki data on merkitty) ja valvomattoman oppimisen (jossa dataa ei ole merkitty) väliin. Puolivalvotussa oppimisessa algoritmi oppii pienen määrän merkittyä dataa ja suuren määrän merkitsemätöntä dataa yhdistelmästä. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen hankittaessa
Mistä tietää, milloin käyttää ohjattua vai ohjaamatonta koulutusta?
Ohjattu ja ohjaamaton oppiminen ovat kaksi koneoppimisparadigman perustyyppiä, jotka palvelevat erillisiä tarkoituksia datan luonteen ja käsiteltävän tehtävän tavoitteiden perusteella. Tehokkaiden koneoppimismallien suunnittelussa on ratkaisevan tärkeää ymmärtää, milloin ohjattua koulutusta tulee käyttää ohjaamattomana. Valinta näiden kahden lähestymistavan välillä riippuu
Mistä tietää, onko malli asianmukaisesti koulutettu? Onko tarkkuus avainindikaattori ja onko sen oltava yli 90 %?
Sen määrittäminen, onko koneoppimismalli asianmukaisesti koulutettu, on kriittinen osa mallin kehitysprosessia. Vaikka tarkkuus on tärkeä mittari (tai jopa keskeinen mittari) mallin suorituskyvyn arvioinnissa, se ei ole ainoa hyvin koulutetun mallin mittari. Yli 90 %:n tarkkuuden saavuttaminen ei ole yleistä