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
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
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
Ar išplėstinės paieškos galimybės yra mašininio mokymosi atvejis?
Išplėstinės paieškos galimybės iš tiesų yra ryškus mašininio mokymosi (ML) naudojimo atvejis. Mašininio mokymosi algoritmai skirti identifikuoti duomenų šablonus ir ryšius, kad būtų galima numatyti ar priimti sprendimus be aiškiai užprogramuotų. Atsižvelgdama į išplėstines paieškos galimybes, mašininis mokymasis gali žymiai pagerinti paieškos patirtį, suteikdamas aktualesnę ir tikslesnę
Ar partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis yra visi hiperparametrai?
Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis iš tiesų yra svarbūs mašininio mokymosi aspektai ir paprastai vadinami hiperparametrais. Norėdami suprasti šią sąvoką, panagrinėkime kiekvieną terminą atskirai. Partijos dydis: partijos dydis yra hiperparametras, apibrėžiantis apdorotų mėginių skaičių prieš atnaujinant modelio svorį treniruotės metu. Jame groja a
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Ar neprižiūrimą modelį reikia apmokyti, nors jis neturi paženklintų duomenų?
Neprižiūrimas mašininio mokymosi modelis nereikalauja pažymėtų duomenų mokymui, nes juo siekiama rasti duomenų modelius ir ryšius be iš anksto nustatytų etikečių. Nors neprižiūrimas mokymasis neapima pažymėtų duomenų naudojimo, modelis vis tiek turi būti apmokytas, kad sužinotų pagrindinę duomenų struktūrą.
Kokie yra hiperparametrų derinimo tipai?
Hiperparametrų derinimas yra svarbus mašininio mokymosi proceso žingsnis, nes reikia rasti optimalias modelio hiperparametrų vertes. Hiperparametrai yra parametrai, kurie nėra išmokomi iš duomenų, o nustatomi naudotojo prieš mokydami modelį. Jie kontroliuoja mokymosi algoritmo elgesį ir gali žymiai