Kaj je nabor testnih podatkov?
Testni niz podatkov je v kontekstu strojnega učenja podmnožica podatkov, ki se uporablja za ovrednotenje uspešnosti usposobljenega modela strojnega učenja. Razlikuje se od nabora podatkov o usposabljanju, ki se uporablja za usposabljanje modela. Namen nabora testnih podatkov je oceniti, kako dobro
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kako primerjamo skupine, identificirane z algoritmom k-povprečij, s stolpcem "preživeli"?
Za primerjavo skupin, identificiranih z algoritmom k-means, s stolpcem "preživeli" v naboru podatkov o Titaniku, moramo oceniti ujemanje med rezultati združevanja v skupine in dejanskim statusom preživetja potnikov. To je mogoče storiti z izračunom različnih meritev uspešnosti, kot so natančnost, natančnost, priklic in rezultat F1. Te meritve zagotavljajo vpogled
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/MLP Strojno učenje s Pythonom, Grozdenje, k-pomeni in srednji premik, K pomeni s titanskim naborom podatkov, Pregled izpita
Katere informacije se zabeležijo za vsako zahtevo, poslano API-ju v vadnici za hitri začetek Cloud Endpoints?
V vadnici za hitri začetek Cloud Endpoints se za vsako zahtevo API-ju zabeleži več informacij. Ti dnevniki zagotavljajo dragocene vpoglede v uporabo in delovanje API-ja, kar razvijalcem omogoča učinkovito spremljanje in odpravljanje težav s svojimi aplikacijami. Podrobneje raziščimo podatke, ki se beležijo za vsako zahtevo. 1. Zahteva
Kakšna je vloga podatkov o vrednotenju pri merjenju uspešnosti modela strojnega učenja?
Podatki o vrednotenju igrajo ključno vlogo pri merjenju uspešnosti modela strojnega učenja. Zagotavlja dragocen vpogled v to, kako dobro deluje model, in pomaga pri ocenjevanju njegove učinkovitosti pri reševanju danega problema. V kontekstu Google Cloud Machine Learning in Googlovih orodij za strojno učenje se podatki o vrednotenju uporabljajo kot