Onko oikein kutsua w- ja b-parametrien päivitysprosessia koneoppimisen koulutusvaiheeksi?
Tiistai, 14 marraskuu 2023
by Hema Gunasekaran
Koneoppimisen yhteydessä harjoitusvaiheella tarkoitetaan mallin parametrien, erityisesti painojen (w) ja poikkeamien (b), päivittämistä harjoitusvaiheen aikana. Nämä parametrit ovat tärkeitä, koska ne määrittävät mallin käyttäytymisen ja tehokkuuden ennusteiden tekemisessä. Siksi on todellakin oikein todeta
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ensimmäiset vaiheet koneoppimisessa, Tavalliset ja yksinkertaiset estimaattorit
Tagged alla:
Tekoäly, Kaltevuuslasku, Koneen oppiminen, Optimointialgoritmi, parametrit, Koulutusvaihe
Mitä hyperparametrejä voimme kokeilla saavuttaaksemme mallissamme suuremman tarkkuuden?
Keskiviikkona 02 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Saavuttaaksemme koneoppimismallimme tarkkuuden, voimme kokeilla useita hyperparametreja. Hyperparametrit ovat säädettäviä parametreja, jotka asetetaan ennen oppimisprosessin alkamista. Ne ohjaavat oppimisalgoritmin käyttäytymistä ja vaikuttavat merkittävästi mallin suorituskykyyn. Yksi tärkeä huomioitava hyperparametri on