Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
Na področju strojnega učenja imajo hiperparametri ključno vlogo pri določanju delovanja in obnašanja algoritma. Hiperparametri so parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Ne naučijo se jih med usposabljanjem; namesto tega nadzorujejo sam proces učenja. Nasprotno pa se parametri modela, kot so uteži, naučijo med treningom
Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
Razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi je ključni vidik, ki pomembno vpliva na zmogljivost in sposobnost posploševanja modela. Epoha se nanaša na en popoln prehod skozi celoten nabor podatkov o usposabljanju. Bistveno je razumeti, kako število epoh vpliva na natančnost napovedi
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
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
Kaj so hiperparametri?
Hiperparametri igrajo ključno vlogo na področju strojnega učenja, še posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning. Za razumevanje hiperparametrov je pomembno, da najprej razumemo koncept strojnega učenja. Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki se lahko učijo iz podatkov in
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kaj je algoritem Gradient Boosting?
Modeli usposabljanja na področju umetne inteligence, posebej v kontekstu Google Cloud Machine Learning, vključujejo uporabo različnih algoritmov za optimizacijo učnega procesa in izboljšanje natančnosti napovedi. Eden takih algoritmov je algoritem Gradient Boosting. Gradient Boosting je zmogljiva metoda ansambelskega učenja, ki združuje več šibkih učencev, kot je npr
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, AutoML Vision – 2. del
Zakaj se je treba poglobiti v notranje delovanje algoritmov strojnega učenja, da bi dosegli večjo natančnost?
Da bi dosegli večjo natančnost algoritmov strojnega učenja, se je treba poglobiti v njihovo notranje delovanje. To še posebej velja za področje globokega učenja, kjer so kompleksne nevronske mreže usposobljene za opravljanje nalog, kot je igranje iger. Z razumevanjem osnovnih mehanizmov in principov teh algoritmov smo lahko obveščeni
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Usposabljanje nevronske mreže za igranje iger s TensorFlow in Open AI, Predstavitev, Pregled izpita
Katere tri izraze je treba razumeti za uporabo orodja AI Platform Optimizer?
Za učinkovito uporabo orodja AI Platform Optimizer v platformi Google Cloud AI Platform je bistveno razumeti tri ključne izraze: študija, poskus in merjenje. Ti izrazi tvorijo osnovo za razumevanje in izkoriščanje zmogljivosti orodja AI Platform Optimizer. Prvič, študija se nanaša na orkestriran niz poskusov, katerih cilj je optimizacija a
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AI optimizator platforme, Pregled izpita
Kako lahko AI Platform Optimizer uporabimo za optimizacijo sistemov brez strojnega učenja?
AI Platform Optimizer je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud in se lahko uporablja za optimizacijo sistemov brez strojnega učenja. Čeprav je v prvi vrsti zasnovan za optimizacijo modelov strojnega učenja, ga je mogoče uporabiti tudi za izboljšanje učinkovitosti sistemov, ki niso ML, z uporabo optimizacijskih tehnik. Da bi razumeli, kako je mogoče uporabiti AI Platform Optimizer v
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AI optimizator platforme, Pregled izpita
Kaj lahko storite, če prepoznate napačno označene slike ali druge težave z delovanjem vašega modela?
Pri delu z modeli strojnega učenja ni neobičajno, da naletite na napačno označene slike ali druge težave z delovanjem modela. Te težave se lahko pojavijo zaradi različnih razlogov, kot so človeška napaka pri označevanju podatkov, pristranskosti v podatkih o usposabljanju ali omejitve samega modela. Vendar je pomembno, da jih obravnavamo
- 1
- 2