Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
Koneoppimismallin aikakausien lukumäärän ja ennusteen tarkkuuden välinen suhde on ratkaiseva näkökohta, joka vaikuttaa merkittävästi mallin suorituskykyyn ja yleistyskykyyn. Epookki tarkoittaa yhtä täydellistä läpikulkua koko harjoitustietojoukon läpi. On tärkeää ymmärtää, kuinka aikakausien lukumäärä vaikuttaa ennusteen tarkkuuteen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, Yli- ja alisovitusongelmat, Mallin yli- ja alisovitusongelmien ratkaiseminen - osa 1
Mikä on aikakausien käytön tarkoitus syväoppimisessa?
Epookkien käytön tarkoitus syväoppimisessa on kouluttaa hermoverkkoa esittämällä harjoitusdata iteratiivisesti mallille. Epookki määritellään yhdeksi täydelliseksi läpikulkuksi koko harjoitustietojoukon läpi. Jokaisen aikakauden aikana malli päivittää sisäiset parametrinsa tulosten ennustamisessa tekemänsä virheen perusteella
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLPP Deep Learning Pythonin ja PyTorchin kanssa, Edistyminen syvällä oppimisella, Mallianalyysi, Kokeen tarkistus
Mitä eroja perusmallien, pienten ja suurempien mallien välillä oli arkkitehtuurin ja suorituskyvyn suhteen?
Perusmallien, pienten ja suurempien mallien väliset erot arkkitehtuurin ja suorituskyvyn suhteen voidaan johtua kussakin mallissa käytettyjen kerrosten, yksiköiden ja parametrien vaihteluista. Yleensä hermoverkkomallin arkkitehtuuri viittaa sen kerrosten organisointiin ja järjestelyyn, kun taas suorituskyky viittaa siihen, kuinka
Miten aliasovitus eroaa ylisovituksesta mallin suorituskyvyn kannalta?
Ali- ja ylisovitus ovat kaksi yleistä koneoppimismallien ongelmaa, jotka voivat vaikuttaa merkittävästi niiden suorituskykyyn. Mallin suorituskyvyn kannalta alisovitus tapahtuu, kun malli on liian yksinkertainen kaapatakseen taustalla olevia kuvioita datassa, mikä johtaa huonoon ennustetarkkuuteen. Toisaalta ylisovitusta tapahtuu, kun mallista tulee liian monimutkainen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, Yli- ja alisovitusongelmat, Mallin yli- ja alisovitusongelmien ratkaiseminen - osa 2, Kokeen tarkistus
Selitä alisovituksen käsite ja miksi sitä esiintyy koneoppimismalleissa.
Alasovitus on ilmiö, joka ilmenee koneoppimismalleissa, kun malli ei pysty kaappaamaan datan taustalla olevia malleja ja suhteita. Sille on ominaista suuri harha ja pieni varianssi, mikä johtaa malliin, joka on liian yksinkertainen kuvaamaan tarkasti datan monimutkaisuutta. Tässä selityksessä teemme
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, Yli- ja alisovitusongelmat, Mallin yli- ja alisovitusongelmien ratkaiseminen - osa 1, Kokeen tarkistus
Mitä poikkeamia havaittiin mallin toiminnassa uudella, ennennäkemättömällä tiedolla?
Koneoppimismallin suorituskyky uudella, ennennäkemättömällä tiedolla voi poiketa sen suorituskyvystä harjoitusdatalla. Nämä poikkeamat, joita kutsutaan myös yleistysvirheiksi, johtuvat useista tekijöistä mallissa ja tiedoissa. AutoML Vision, Google Cloudin tarjoama tehokas työkalu kuvien luokittelutehtäviin,
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Edistyminen koneoppimisessa, AutoML Vision - osa 2, Kokeen tarkistus