Katere so vrste uravnavanja hiperparametrov?
Nastavitev hiperparametrov je ključni korak v procesu strojnega učenja, saj vključuje iskanje optimalnih vrednosti za hiperparametre modela. Hiperparametri so parametri, ki se ne naučijo iz podatkov, temveč jih nastavi uporabnik pred usposabljanjem modela. Nadzorujejo vedenje učnega algoritma in lahko znatno
Kateri so primeri prilagajanja hiperparametrov?
Nastavitev hiperparametrov je ključni korak v procesu gradnje in optimizacije modelov strojnega učenja. Gre za prilagajanje parametrov, ki se jih ne nauči model sam, ampak jih nastavi uporabnik pred treningom. Ti parametri pomembno vplivajo na zmogljivost in obnašanje modela ter na iskanje optimalnih vrednosti za
Kaj je eno vroče kodiranje?
Eno vroče kodiranje je tehnika, ki se uporablja pri strojnem učenju in obdelavi podatkov za predstavitev kategoričnih spremenljivk kot binarnih vektorjev. Še posebej je uporaben pri delu z algoritmi, ki ne morejo neposredno obravnavati kategoričnih podatkov, kot so navadni in preprosti ocenjevalci. V tem odgovoru bomo raziskali koncept enega vročega kodiranja, njegov namen in
Kako namestiti TensorFlow?
TensorFlow je priljubljena odprtokodna knjižnica za strojno učenje. Če ga želite namestiti, morate najprej namestiti Python. Upoštevajte, da zgledna navodila Python in TensorFlow služijo le kot abstraktna referenca na preproste in preproste ocenjevalce. Podrobna navodila o uporabi različice TensorFlow 2.x bodo sledila v naslednjih gradivih. Če bi želeli
Ali je pravilno, da je začetni nabor podatkov mogoče razdeliti na tri glavne podskupine: nabor za usposabljanje, nabor za validacijo (za natančno nastavitev parametrov) in nabor za testiranje (preverjanje učinkovitosti na nevidnih podatkih)?
Dejansko je pravilno, da lahko začetni nabor podatkov v strojnem učenju razdelimo na tri glavne podnabore: nabor za usposabljanje, nabor za validacijo in nabor za testiranje. Ti podnabori služijo posebnim namenom v poteku dela strojnega učenja in igrajo ključno vlogo pri razvoju in ocenjevanju modelov. Učni niz je največji podmnožica
Kako so nastavitveni parametri in hiperparametri ML povezani med seboj?
Nastavitveni parametri in hiperparametri so povezani koncepti na področju strojnega učenja. Nastavitveni parametri so specifični za določen algoritem strojnega učenja in se uporabljajo za nadzor obnašanja algoritma med usposabljanjem. Po drugi strani pa so hiperparametri parametri, ki se ne naučijo iz podatkov, ampak so nastavljeni pred
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Ali je testiranje modela ML glede na podatke, ki bi lahko bili predhodno uporabljeni pri usposabljanju modela, ustrezna faza ocenjevanja v strojnem učenju?
Faza vrednotenja v strojnem učenju je kritičen korak, ki vključuje testiranje modela glede na podatke za oceno njegove uspešnosti in učinkovitosti. Pri ocenjevanju modela je na splošno priporočljivo uporabiti podatke, ki jih model med fazo usposabljanja ni videl. To pomaga zagotoviti nepristranske in zanesljive rezultate ocenjevanja.
Ali lahko globoko učenje razlagamo kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN)?
Globoko učenje se dejansko lahko razlaga kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN). Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja, ki se osredotoča na usposabljanje umetnih nevronskih mrež z več plastmi, znanih tudi kot globoke nevronske mreže. Ta omrežja so zasnovana tako, da se naučijo hierarhičnih predstavitev podatkov, kar jih omogoča
Ali je pravilno, da proces posodabljanja parametrov w in b imenujemo korak usposabljanja strojnega učenja?
Korak usposabljanja v kontekstu strojnega učenja se nanaša na postopek posodabljanja parametrov, zlasti uteži (w) in pristranskosti (b), modela med fazo usposabljanja. Ti parametri so ključni, saj določajo obnašanje in učinkovitost modela pri napovedovanju. Zato je res pravilno navesti
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Ali Googlov okvir TensorFlow omogoča povečanje stopnje abstrakcije pri razvoju modelov strojnega učenja (npr. z zamenjavo kodiranja s konfiguracijo)?
Ogrodje Google TensorFlow resnično omogoča razvijalcem, da povečajo raven abstrakcije pri razvoju modelov strojnega učenja, kar omogoča zamenjavo kodiranja s konfiguracijo. Ta funkcija zagotavlja pomembno prednost v smislu produktivnosti in enostavne uporabe, saj poenostavlja proces gradnje in uvajanja modelov strojnega učenja. ena
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Globoke nevronske mreže in ocenjevalci