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
Onko ML-mallin testaaminen dataa vastaan, jota olisi aiemmin voitu käyttää mallikoulutuksessa, oikea arviointivaihe koneoppimisessa?
Arviointivaihe koneoppimisessa on kriittinen vaihe, jossa mallia testataan dataa vastaan sen suorituskyvyn ja tehokkuuden arvioimiseksi. Mallia arvioitaessa on yleensä suositeltavaa käyttää tietoja, joita malli ei ole nähnyt koulutusvaiheessa. Tämä auttaa varmistamaan puolueettomia ja luotettavia arviointituloksia.
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Koneoppimisen seitsemän vaihetta
Onko päättely osa mallin koulutusta ennemmin kuin ennustaminen?
Koneoppimisen alalla, erityisesti Google Cloud Machine Learningin yhteydessä, väite "Päättäminen on osa mallin koulutusta ennemminkin kuin ennustaminen" ei ole täysin tarkka. Päättäminen ja ennustaminen ovat erillisiä vaiheita koneoppimisputkistossa, joista jokainen palvelee eri tarkoitusta ja esiintyy eri kohdissa
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
Koneoppimisalgoritmit voivat oppia ennustamaan tai luokittelemaan uutta, näkymätöntä dataa. Mitä merkitsemättömän datan ennustavien mallien suunnittelu sisältää?
Ennakointimallien suunnittelu merkitsemättömälle datalle koneoppimisessa sisältää useita keskeisiä vaiheita ja huomioita. Merkitsemättömät tiedot viittaavat tietoihin, joilla ei ole ennalta määritettyjä kohdetunnisteita tai luokkia. Tavoitteena on kehittää malleja, jotka pystyvät ennustamaan tai luokittelemaan tarkasti uutta, näkymätöntä dataa saatavilla olevien mallien ja suhteiden perusteella.
Kuinka rakentaa malli Google Cloud Machine Learningissä?
Jotta voit rakentaa mallin Google Cloud Machine Learning Enginessä, sinun on noudatettava jäsenneltyä työnkulkua, joka sisältää useita komponentteja. Näitä osia ovat tietojen valmistelu, mallin määrittely ja sen koulutus. Tutkitaan jokaista vaihetta tarkemmin. 1. Tietojen valmistelu: Ennen mallin luomista on tärkeää valmistella malli
Miksi arviointi on 80 % koulutuksesta ja 20 % arvioinnista, mutta ei päinvastoin?
Koneoppimisen yhteydessä 80 % painotuksen jakaminen koulutukselle ja 20 % arvioinnille on useisiin tekijöihin perustuva strateginen päätös. Tämän jakelun tavoitteena on löytää tasapaino oppimisprosessin optimoinnin ja mallin suorituskyvyn tarkan arvioinnin varmistamisen välillä. Tässä vastauksessa perehdymme syihin
Mitä painot ja harhaukset ovat tekoälyssä?
Painot ja painotukset ovat peruskäsitteitä tekoälyn alalla, erityisesti koneoppimisen alalla. Niillä on keskeinen rooli koneoppimismallien koulutuksessa ja toiminnassa. Alla on kattava selitys painoista ja harhoista, tutkien niiden merkitystä ja kuinka niitä käytetään koneen yhteydessä
Mikä on mallin määritelmä koneoppimisessa?
Koneoppimisen malli viittaa matemaattiseen esitykseen tai algoritmiin, joka on koulutettu tietojoukon perusteella tekemään ennusteita tai päätöksiä ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu. Se on perustavanlaatuinen käsite tekoälyn alalla ja sillä on keskeinen rooli erilaisissa sovelluksissa kuvantunnistuksesta luonnollisen kielen käsittelyyn. Sisään