Ar neimties praradimas yra patvirtinimo praradimas?
Gilaus mokymosi srityje, ypač modelio vertinimo ir veiklos vertinimo kontekste, skirtumas tarp neimties praradimo ir patvirtinimo praradimo yra itin svarbus. Šių sąvokų supratimas yra labai svarbus praktikams, siekiantiems suprasti savo gilaus mokymosi modelių veiksmingumą ir apibendrinimo galimybes. Norėdami įsigilinti į šių terminų sudėtingumą,
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Įvadas, Įvadas į gilų mokymąsi su Python ir Pytorch
Kaip sužinoti, kuriam algoritmui reikia daugiau duomenų nei kitam?
Mašininio mokymosi srityje skirtingų algoritmų reikalaujamų duomenų kiekis gali skirtis priklausomai nuo jų sudėtingumo, apibendrinimo galimybių ir sprendžiamos problemos pobūdžio. Nustatyti, kuriam algoritmui reikia daugiau duomenų nei kitam, gali būti lemiamas veiksnys kuriant veiksmingą mašininio mokymosi sistemą. Panagrinėkime įvairius veiksnius, kurie
Ar paprastai rekomenduojami duomenys padalijami į mokymą ir įvertinimą, atitinkamai, arti 80 % iki 20 %?
Įprastas atskyrimas tarp mokymo ir vertinimo mašininio mokymosi modeliuose nėra fiksuotas ir gali skirtis priklausomai nuo įvairių veiksnių. Tačiau paprastai rekomenduojama didelę duomenų dalį skirti mokymui, paprastai apie 70–80%, o likusią dalį rezervuoti vertinimui, kuri būtų apie 20–30%. Šis padalijimas tai užtikrina
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Kiti mašininio mokymosi žingsniai, Dideli treniruočių modelių debesyje duomenys
Ar modelio mokymui ir vertinimui būtina naudoti kitus duomenis?
Mašininio mokymosi srityje iš tiesų būtina naudoti papildomus duomenis rengiant ir vertinant modelius. Nors modelius galima mokyti ir įvertinti naudojant vieną duomenų rinkinį, kitų duomenų įtraukimas gali labai pagerinti modelio našumą ir apibendrinimo galimybes. Tai ypač pasakytina apie
Ar teisinga, kad jei duomenų rinkinys yra didelis, reikia mažiau vertinti, o tai reiškia, kad vertinimui naudojamo duomenų rinkinio dalis gali būti sumažinta padidinus duomenų rinkinio dydį?
Mašininio mokymosi srityje duomenų rinkinio dydis vaidina lemiamą vaidmenį vertinimo procese. Ryšys tarp duomenų rinkinio dydžio ir vertinimo reikalavimų yra sudėtingas ir priklauso nuo įvairių veiksnių. Tačiau paprastai tiesa, kad didėjant duomenų rinkinio dydžiui, vertinimui naudojama duomenų rinkinio dalis gali būti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kas yra bandymo duomenų rinkinys?
Bandymo duomenų rinkinys mašininio mokymosi kontekste yra duomenų poaibis, kuris naudojamas apmokyto mašininio mokymosi modelio veikimui įvertinti. Tai skiriasi nuo mokymo duomenų rinkinio, kuris naudojamas modeliui mokyti. Bandymo duomenų rinkinio tikslas – įvertinti, kaip gerai
Kodėl svarbu padalyti duomenis į mokymo ir patvirtinimo rinkinius? Kiek duomenų paprastai skiriama patvirtinimui?
Duomenų padalijimas į mokymo ir patvirtinimo rinkinius yra esminis žingsnis lavinant konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN) atliekant gilaus mokymosi užduotis. Šis procesas leidžia įvertinti mūsų modelio našumą ir apibendrinimo galimybes, taip pat išvengti permontavimo. Šioje srityje įprasta skirti tam tikrą dalį
Kodėl svarbu pasirinkti tinkamą mokymosi tempą?
Tinkamo mokymosi greičio pasirinkimas yra labai svarbus gilaus mokymosi srityje, nes tai tiesiogiai veikia mokymo procesą ir bendrą neuroninio tinklo modelio veikimą. Mokymosi greitis nustato žingsnio dydį, kuriuo modelis atnaujina savo parametrus mokymo etape. Tinkamai parinktas mokymosi tempas gali paskatinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Neuroninis tinklas, Treniruočių modelis, Egzamino peržiūra
Kodėl svarbu maišyti duomenis dirbant su MNIST duomenų rinkiniu giliame mokyme?
Duomenų maišymas yra esminis žingsnis dirbant su MNIST duomenų rinkiniu giliame mokyme. MNIST duomenų rinkinys yra plačiai naudojamas etaloninis duomenų rinkinys kompiuterinio matymo ir mašininio mokymosi srityje. Jį sudaro didelė ranka rašytų skaitmenų vaizdų kolekcija su atitinkamomis etiketėmis, nurodančiomis kiekviename paveikslėlyje pavaizduotą skaitmenį. The
Koks yra gilaus mokymosi duomenų atskyrimo į mokymo ir testavimo duomenų rinkinius tikslas?
Duomenų atskyrimo į mokymo ir testavimo duomenų rinkinius gilaus mokymosi metu tikslas yra įvertinti išmokyto modelio našumą ir apibendrinimo galimybes. Ši praktika yra būtina norint įvertinti, kaip gerai modelis gali numatyti nematomus duomenis ir išvengti per didelio pritaikymo, kuris įvyksta, kai modelis tampa per daug specializuotas