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
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 je sklepanje del usposabljanja modela in ne napoved?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning, trditev "Sklepanje je del usposabljanja modela in ne napovedovanje" ni povsem točna. Sklepanje in predvidevanje sta različni stopnji v cevovodu strojnega učenja, od katerih ima vsaka drugačen namen in se pojavlja na različnih točkah v
Kateri algoritem ML je primeren za usposabljanje modela za primerjavo podatkovnih dokumentov?
En algoritem, ki je zelo primeren za usposabljanje modela za primerjavo podatkovnih dokumentov, je algoritem kosinusne podobnosti. Kosinusna podobnost je mera podobnosti med dvema neničelnima vektorjema prostora notranjega produkta, ki meri kosinus kota med njima. V okviru primerjave dokumentov se uporablja za ugotavljanje
Katere so glavne razlike pri nalaganju in usposabljanju nabora podatkov Iris med različicama Tensorflow 1 in Tensorflow 2?
Izvirna koda, ki je bila na voljo za nalaganje in usposabljanje nabora podatkov šarenice, je bila zasnovana za TensorFlow 1 in morda ne bo delovala s TensorFlow 2. Do tega odstopanja pride zaradi določenih sprememb in posodobitev, uvedenih v tej novejši različici TensorFlow, ki pa bodo podrobneje obravnavane v nadaljevanju. teme, ki bodo neposredno povezane s TensorFlow
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Algoritmi strojnega učenja se lahko naučijo napovedovati ali razvrščati nove, še nevidene podatke. Kaj vključuje načrtovanje napovednih modelov neoznačenih podatkov?
Oblikovanje napovednih modelov za neoznačene podatke v strojnem učenju vključuje več ključnih korakov in premislekov. Neoznačeni podatki se nanašajo na podatke, ki nimajo vnaprej določenih ciljnih oznak ali kategorij. Cilj je razviti modele, ki lahko natančno predvidijo ali razvrstijo nove, še nevidene podatke na podlagi vzorcev in odnosov, pridobljenih iz razpoložljivih
Kako zgraditi model v Google Cloud Machine Learning?
Če želite zgraditi model v Googlovem mehanizmu za strojno učenje v oblaku, morate slediti strukturiranemu delovnemu toku, ki vključuje različne komponente. Te komponente vključujejo pripravo vaših podatkov, definiranje vašega modela in njegovo usposabljanje. Raziščimo vsak korak podrobneje. 1. Priprava podatkov: Preden ustvarite model, je ključnega pomena, da pripravite svoj
Zakaj je ocena 80% za usposabljanje in 20% za ocenjevanje, ne pa obratno?
Dodelitev 80 % ponderja usposabljanju in 20 % ponderja za ocenjevanje v kontekstu strojnega učenja je strateška odločitev, ki temelji na več dejavnikih. Namen te porazdelitve je vzpostaviti ravnotežje med optimizacijo učnega procesa in zagotavljanjem natančne ocene uspešnosti modela. V tem odgovoru se bomo poglobili v razloge
Kaj so uteži in pristranskosti v AI?
Uteži in pristranskosti sta temeljna koncepta na področju umetne inteligence, še posebej na področju strojnega učenja. Imajo ključno vlogo pri usposabljanju in delovanju modelov strojnega učenja. Spodaj je izčrpna razlaga uteži in pristranskosti, ki raziskuje njihov pomen in kako se uporabljajo v kontekstu stroja.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kakšna je definicija modela v strojnem učenju?
Model v strojnem učenju se nanaša na matematično predstavitev ali algoritem, ki se uri na naboru podatkov, da daje napovedi ali odločitve, ne da bi bil izrecno programiran. Je temeljni koncept na področju umetne inteligence in igra ključno vlogo v različnih aplikacijah, od prepoznavanja slik do obdelave naravnega jezika. noter
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja