Kas yra reguliavimas?
Reguliavimas mašininio mokymosi kontekste yra svarbi technika, naudojama siekiant pagerinti modelių apibendrinimo našumą, ypač kai kalbama apie didelės apimties duomenis arba sudėtingus modelius, kurie gali būti per daug pritaikyti. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis išmoksta ne tik pagrindinius mokymo duomenų modelius, bet ir triukšmą, todėl
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Kokių tipų mašininio mokymosi algoritmai yra ir kaip juos pasirinkti?
Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto pogrupis, kurio pagrindinis dėmesys skiriamas sistemų, galinčių mokytis iš duomenų, kūrimas ir remiantis tais duomenimis priimti sprendimus ar prognozes. Algoritmo pasirinkimas yra svarbus mašininiam mokymuisi, nes nuo jo priklauso, kaip modelis mokysis iš duomenų ir kaip efektyviai jis veiks nematomuose
Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
TensorBoard plačiai rekomenduojamas kaip modelio vizualizavimo įrankis mašininio mokymosi srityje. Jos svarba ypač pastebima „TensorFlow“ – atvirojo kodo mašininio mokymosi sistemos, kurią sukūrė „Google“, kontekste. „TensorBoard“ yra žiniatinklio programų rinkinys, skirtas suteikti įžvalgų apie mokymo procesą ir mašininio mokymosi našumą.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, „TensorBoard“ modelio vizualizavimui
Kaip išvalyti duomenis, kaip užtikrinti, kad duomenys nebūtų šališki?
Mašininio mokymosi srityje ypač svarbu užtikrinti, kad duomenų valymo procesai nebūtų šališki, ypač naudojant tokias platformas kaip „Google Cloud Machine Learning“. Dėl šališkumo duomenų valymo metu gali atsirasti iškreiptų modelių, o tai savo ruožtu gali sudaryti netikslias arba neteisingas prognozes. Norint išspręsti šią problemą, reikia taikyti įvairiapusį požiūrį
Ar tolesniuose mašininio mokymosi modelio mokymo etapuose turėtų būti naudojami atskiri duomenys?
Mašininio mokymosi modelių mokymo procesas paprastai apima kelis veiksmus, kurių kiekvienam reikia konkrečių duomenų, kad būtų užtikrintas modelio efektyvumas ir tikslumas. Septyni mašininio mokymosi žingsniai, kaip aprašyta, apima duomenų rinkimą, duomenų paruošimą, modelio pasirinkimą, modelio mokymą, modelio įvertinimą, parametrų derinimą ir numatymą. Kiekvienas iš šių žingsnių turi skirtingą
Ką reiškia terminas numatymas be serverio mastu?
„TensorBoard“ ir „Google Cloud Machine Learning“ kontekste terminas „numatymas be serverio“ reiškia mašininio mokymosi modelių diegimą tokiu būdu, kuris pašalina poreikį vartotojui valdyti pagrindinę infrastruktūrą. Šis metodas naudoja debesijos paslaugas, kurios automatiškai keičiasi, kad atitiktų įvairaus lygio paklausą
Kas atsitiks, jei tiriamoji imtis sudarys 90%, o įvertinimo arba nuspėjamoji imtis – 10%?
Mašininio mokymosi srityje, ypač naudojant tokias sistemas kaip „Google Cloud Machine Learning“, duomenų rinkinių padalijimas į mokymo, patvirtinimo ir testavimo pogrupius yra esminis žingsnis. Šis skirstymas yra labai svarbus kuriant tvirtus ir apibendrinamus nuspėjamuosius modelius. Ypatingas atvejis, kai tiriamasis pavyzdys sudaro 90 % duomenų
Kas yra vertinimo metrika?
Vertinimo metrika dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) srityje yra kiekybinė priemonė, naudojama mašininio mokymosi modelio veikimui įvertinti. Šios metrikos yra svarbios, nes suteikia standartizuotą metodą modelio veiksmingumui, efektyvumui ir tikslumui įvertinti atliekant prognozes arba klasifikavimą remiantis
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Kaip geriausiai apibendrinti, kas yra TensorFlow?
„TensorFlow“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google Brain“ komanda. Jis skirtas palengvinti mašininio mokymosi modelių kūrimą ir diegimą, ypač tuos, kurie apima gilųjį mokymąsi. „TensorFlow“ leidžia kūrėjams ir tyrėjams kurti skaičiavimo grafikus, kurios yra struktūros, apibūdinančios, kaip duomenys perduodami per operacijų seriją arba mazgus.
Kas yra TensorBoard?
TensorBoard yra galingas vizualizacijos įrankis mašininio mokymosi srityje, kuris dažniausiai siejamas su TensorFlow, Google atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka. Jis sukurtas taip, kad padėtų vartotojams suprasti, derinti ir optimizuoti mašininio mokymosi modelių veikimą, teikiant vizualizacijos įrankių rinkinį. „TensorBoard“ leidžia vartotojams vizualizuoti įvairius savo aspektus
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Serverio prognozės masto