Kaip galima aptikti mašininio mokymosi šališkumą ir kaip galima išvengti šių paklaidų?
Mašininio mokymosi modelių šališkumo aptikimas yra esminis aspektas siekiant užtikrinti sąžiningas ir etiškas AI sistemas. Nukrypimai gali atsirasti dėl įvairių mašininio mokymosi etapų, įskaitant duomenų rinkimą, išankstinį apdorojimą, funkcijų pasirinkimą, modelio mokymą ir diegimą. Šališkumo aptikimas apima statistinės analizės, srities žinių ir kritinio mąstymo derinį. Šiame atsakyme mes
Ar partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis yra visi hiperparametrai?
Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis iš tiesų yra esminiai mašininio mokymosi aspektai ir paprastai vadinami hiperparametrais. Norėdami suprasti šią sąvoką, įsigilinkime į kiekvieną terminą atskirai. Partijos dydis: partijos dydis yra hiperparametras, kuris apibrėžia apdorotų mėginių skaičių prieš atnaujinant modelio svorį treniruotės metu. Tai groja
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai
Ar TensorBoard galima naudoti internete?
Taip, „TensorBoard“ galima naudoti internete, kad būtų galima vizualizuoti mašininio mokymosi modelius. „TensorBoard“ yra galingas vizualizacijos įrankis, pateikiamas kartu su „TensorFlow“ – populiaria atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Tai leidžia stebėti ir vizualizuoti įvairius mašininio mokymosi modelių aspektus, pvz., modelių diagramas, mokymo metriką ir įterpimus. Vizualizuodami šiuos
Kur galima rasti pavyzdyje naudojamą Iris duomenų rinkinį?
Norėdami rasti pavyzdyje naudojamą Iris duomenų rinkinį, galite jį pasiekti per UCI mašininio mokymosi saugyklą. „Iris“ duomenų rinkinys yra dažniausiai naudojamas mašininio mokymosi duomenų rinkinys klasifikavimo užduotims atlikti, ypač švietimo kontekste dėl jo paprastumo ir veiksmingumo demonstruojant įvairius mašininio mokymosi algoritmus. UCI mašina
Kas yra generatyvaus iš anksto apmokyto transformatoriaus (GPT) modelis?
Generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius (GPT) yra dirbtinio intelekto modelio tipas, kuriame naudojamas neprižiūrimas mokymasis suprasti ir generuoti į žmogų panašų tekstą. GPT modeliai yra iš anksto apmokyti naudoti didžiulius tekstinių duomenų kiekius ir gali būti pritaikyti konkrečioms užduotims, tokioms kaip teksto generavimas, vertimas, apibendrinimas ir atsakymas į klausimus. Mašininio mokymosi kontekste, ypač viduje
Ar Python reikalingas mašininiam mokymuisi?
Python yra plačiai naudojama programavimo kalba mašininio mokymosi (ML) srityje dėl savo paprastumo, universalumo ir daugybės bibliotekų bei sistemų, palaikančių ML užduotis. Nors nereikalaujama naudoti Python ML, jis yra gana rekomenduojamas ir pageidaujamas daugelio praktikų ir tyrinėtojų šioje srityje.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
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 pusiau prižiūrimo mokymosi pavyzdžiai?
Pusiau prižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi paradigma, kuri patenka tarp prižiūrimo mokymosi (kai visi duomenys pažymėti) ir neprižiūrimo mokymosi (kai duomenys nėra pažymėti). Pusiau prižiūrimo mokymosi metu algoritmas mokosi iš nedidelio kiekio pažymėtų duomenų ir didelio kiekio nepažymėtų duomenų derinio. Šis metodas ypač naudingas ginant
Kaip žinoti, kada naudoti prižiūrimą, o ne neprižiūrimą mokymą?
Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis yra du pagrindiniai mašininio mokymosi paradigmų tipai, kurie tarnauja skirtingiems tikslams, atsižvelgiant į duomenų pobūdį ir atliekamos užduoties tikslus. Kuriant efektyvius mašininio mokymosi modelius, labai svarbu suprasti, kada naudoti prižiūrimą mokymą, o ne neprižiūrimą. Pasirinkimas tarp šių dviejų metodų priklauso
Kaip žinoti, ar modelis yra tinkamai apmokytas? Ar tikslumas yra pagrindinis rodiklis ir ar jis turi būti didesnis nei 90 %?
Nustatyti, ar mašininio mokymosi modelis yra tinkamai parengtas, yra labai svarbus modelio kūrimo proceso aspektas. Nors tikslumas yra svarbi metrika (ar net pagrindinė metrika) vertinant modelio našumą, tai nėra vienintelis gerai parengto modelio rodiklis. Pasiekti didesnį nei 90% tikslumą nėra universalus dalykas
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis