Kako lahko odkrijemo pristranskosti pri strojnem učenju in kako lahko preprečimo te pristranskosti?
Odkrivanje pristranskosti v modelih strojnega učenja je ključni vidik zagotavljanja pravičnih in etičnih sistemov umetne inteligence. Pristranskosti lahko izhajajo iz različnih stopenj cevovoda strojnega učenja, vključno z zbiranjem podatkov, predprocesiranjem, izbiro funkcij, usposabljanjem modela in uvajanjem. Odkrivanje pristranskosti vključuje kombinacijo statistične analize, poznavanja področja in kritičnega mišljenja. V tem odgovoru smo
Ali so velikost serije, obdobje in velikost nabora podatkov vsi hiperparametri?
Velikost serije, epoha in velikost nabora podatkov so resnično ključni vidiki strojnega učenja in se običajno imenujejo hiperparametri. Da bi razumeli ta koncept, se poglobimo v vsak izraz posebej. Velikost serije: Velikost serije je hiperparameter, ki določa število obdelanih vzorcev, preden se med usposabljanjem posodobijo uteži modela. Igra se
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Ali je TensorBoard mogoče uporabljati na spletu?
Da, TensorBoard lahko uporabite na spletu za vizualizacijo modelov strojnega učenja. TensorBoard je zmogljivo orodje za vizualizacijo, ki je priloženo TensorFlow, priljubljenemu odprtokodnemu ogrodju za strojno učenje, ki ga je razvil Google. Omogoča vam sledenje in vizualizacijo različnih vidikov vaših modelov strojnega učenja, kot so grafi modelov, metrike usposabljanja in vdelave. Z vizualizacijo teh
Kje je mogoče najti nabor podatkov Iris, uporabljen v primeru?
Če želite poiskati nabor podatkov Iris, uporabljen v primeru, lahko do njega dostopate prek UCI Machine Learning Repository. Nabor podatkov Iris je pogosto uporabljen nabor podatkov na področju strojnega učenja za naloge klasifikacije, zlasti v izobraževalnih kontekstih zaradi svoje preprostosti in učinkovitosti pri prikazovanju različnih algoritmov strojnega učenja. Stroj UCI
Kaj je model Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generativni vnaprej usposobljeni transformator (GPT) je vrsta modela umetne inteligence, ki uporablja nenadzorovano učenje za razumevanje in ustvarjanje besedila, podobnega človeku. Modeli GPT so vnaprej usposobljeni za velike količine besedilnih podatkov in jih je mogoče natančno nastaviti za posebne naloge, kot so ustvarjanje besedila, prevajanje, povzemanje in odgovarjanje na vprašanja. V kontekstu strojnega učenja, predvsem znotraj
Ali je Python potreben za strojno učenje?
Python je široko uporabljen programski jezik na področju strojnega učenja (ML) zaradi svoje preprostosti, vsestranskosti in razpoložljivosti številnih knjižnic in ogrodij, ki podpirajo naloge ML. Čeprav uporaba Pythona za ML ni obvezna, je zelo priporočljiva in jo dajejo prednost številnim praktikom in raziskovalcem v
Ali nenadzorovani model potrebuje usposabljanje, čeprav nima označenih podatkov?
Nenadzorovani model v strojnem učenju ne zahteva označenih podatkov za usposabljanje, saj želi najti vzorce in razmerja znotraj podatkov brez vnaprej določenih oznak. Čeprav nenadzorovano učenje ne vključuje uporabe označenih podatkov, mora model še vedno opraviti proces usposabljanja, da se nauči osnovne strukture podatkov
Kateri so primeri delno nadzorovanega učenja?
Polnadzorovano učenje je paradigma strojnega učenja, ki spada med nadzorovano učenje (kjer so vsi podatki označeni) in nenadzorovano učenje (kjer noben podatek ni označen). Pri polnadzorovanem učenju se algoritem uči iz kombinacije majhne količine označenih podatkov in velike količine neoznačenih podatkov. Ta pristop je še posebej uporaben pri pridobivanju
Kako vedeti, kdaj uporabiti nadzorovano ali nenadzorovano usposabljanje?
Nadzorovano in nenadzorovano učenje sta dve temeljni vrsti paradigem strojnega učenja, ki služita različnim namenom glede na naravo podatkov in cilje obravnavane naloge. Razumevanje, kdaj uporabiti nadzorovano usposabljanje v primerjavi z nenadzorovanim usposabljanjem, je ključnega pomena pri oblikovanju učinkovitih modelov strojnega učenja. Izbira med tema dvema pristopoma je odvisna
Kako vedeti, ali je model ustrezno usposobljen? Ali je točnost ključni pokazatelj in ali mora biti nad 90 %?
Ugotavljanje, ali je model strojnega učenja pravilno usposobljen, je kritičen vidik procesa razvoja modela. Medtem ko je natančnost pomembna metrika (ali celo ključna metrika) pri ocenjevanju uspešnosti modela, ni edini pokazatelj dobro usposobljenega modela. Doseganje natančnosti nad 90 % ni univerzalno
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje