Ali je izguba zunaj vzorca izguba validacije?
Na področju poglobljenega učenja, zlasti v kontekstu vrednotenja modela in ocenjevanja uspešnosti, je razlika med izgubo zunaj vzorca in izgubo validacije izjemnega pomena. Razumevanje teh konceptov je ključnega pomena za praktike, ki želijo razumeti učinkovitost in posplošitvene zmožnosti svojih modelov globokega učenja. Če se želite poglobiti v zapletenost teh izrazov,
Kako vedeti, kateri algoritem potrebuje več podatkov kot drugi?
Na področju strojnega učenja se lahko količina podatkov, ki jih zahtevajo različni algoritmi, razlikuje glede na njihovo kompleksnost, zmožnost posploševanja in naravo problema, ki ga rešujemo. Določanje, kateri algoritem potrebuje več podatkov kot drug, je lahko ključni dejavnik pri oblikovanju učinkovitega sistema strojnega učenja. Raziščimo različne dejavnike, ki
Ali je običajno priporočena razdelitev podatkov med usposabljanjem in vrednotenjem blizu 80 % do 20 %?
Običajna delitev med usposabljanjem in vrednotenjem v modelih strojnega učenja ni fiksna in se lahko razlikuje glede na različne dejavnike. Vendar pa je na splošno priporočljivo, da se velik del podatkov dodeli za usposabljanje, običajno okoli 70-80 %, preostali del pa rezervira za vrednotenje, kar bi bilo približno 20-30 %. Ta delitev to zagotavlja
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Veliki podatki za modele treningov v oblaku
Ali je za usposabljanje in vrednotenje modela potrebno uporabiti druge podatke?
Na področju strojnega učenja je uporaba dodatnih podatkov za usposabljanje in vrednotenje modelov res nujna. Medtem ko je mogoče učiti in ovrednotiti modele z uporabo enega nabora podatkov, lahko vključitev drugih podatkov močno izboljša zmogljivost in posplošitev modela. To še posebej velja v
Ali drži, da če je nabor podatkov velik, potrebujemo manj vrednotenja, kar pomeni, da se lahko delež nabora podatkov, uporabljenega za vrednotenje, zmanjša s povečanjem velikosti nabora podatkov?
Na področju strojnega učenja ima velikost nabora podatkov ključno vlogo v procesu ocenjevanja. Razmerje med velikostjo nabora podatkov in zahtevami vrednotenja je kompleksno in odvisno od različnih dejavnikov. Vendar pa je na splošno res, da se lahko z večanjem velikosti nabora podatkov del nabora podatkov, uporabljen za vrednotenje,
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
Zakaj je pomembno razdeliti podatke na nize za usposabljanje in validacijo? Koliko podatkov je običajno dodeljenih za validacijo?
Razdelitev podatkov v nize za usposabljanje in validacijo je ključni korak pri usposabljanju konvolucijskih nevronskih mrež (CNN) za naloge globokega učenja. Ta postopek nam omogoča, da ocenimo zmogljivost in sposobnost posploševanja našega modela ter preprečimo prekomerno opremljanje. Na tem področju je običajna praksa dodelitev določenega dela
Zakaj je pomembno izbrati ustrezno stopnjo učenja?
Izbira ustrezne stopnje učenja je izjemnega pomena na področju globokega učenja, saj neposredno vpliva na proces usposabljanja in splošno učinkovitost modela nevronske mreže. Hitrost učenja določa velikost koraka, pri katerem model posodablja svoje parametre med fazo usposabljanja. Dobro izbrana stopnja učenja lahko vodi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Zivcno omrezje, Model treninga, Pregled izpita
Zakaj je mešanje podatkov pomembno pri delu z naborom podatkov MNIST pri poglobljenem učenju?
Mešanje podatkov je bistven korak pri delu z naborom podatkov MNIST pri poglobljenem učenju. Nabor podatkov MNIST je pogosto uporabljen nabor primerjalnih podatkov na področju računalniškega vida in strojnega učenja. Sestavljen je iz velike zbirke ročno napisanih slik številk z ustreznimi oznakami, ki označujejo številko, predstavljeno na vsaki sliki. The
Kakšen je namen ločevanja podatkov na nabore podatkov za usposabljanje in testiranje pri globokem učenju?
Namen ločevanja podatkov v nabore podatkov za usposabljanje in testiranje pri globokem učenju je oceniti zmogljivost in sposobnost posploševanja usposobljenega modela. Ta praksa je bistvenega pomena za oceno, kako dobro lahko model predvidi nevidne podatke in da se izognemo prekomernemu prilagajanju, do katerega pride, ko postane model preveč specializiran za