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
Ar ML modelio testavimas pagal duomenis, kurie anksčiau galėjo būti naudojami modelio mokymui, yra tinkamas mašininio mokymosi vertinimo etapas?
Mašininio mokymosi vertinimo etapas yra svarbus žingsnis, apimantis modelio patikrinimą, palyginti su duomenimis, siekiant įvertinti jo našumą ir efektyvumą. Vertinant modelį, paprastai rekomenduojama naudoti duomenis, kurių modelis nematė mokymo etape. Tai padeda užtikrinti nešališkus ir patikimus vertinimo rezultatus.
Ar išvados yra modelio mokymo dalis, o ne prognozavimas?
Mašininio mokymosi srityje, ypač „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste, teiginys „Išvada yra modelio mokymo, o ne numatymo dalis“ nėra visiškai tikslus. Išvados ir numatymas yra skirtingi mašininio mokymosi dujotiekio etapai, kurių kiekvienas atlieka skirtingą paskirtį ir vyksta skirtinguose programos taškuose.
Kuris ML algoritmas yra tinkamas modeliui parengti duomenų dokumentų palyginimui?
Vienas iš algoritmų, kuris gerai tinka modeliuoti duomenų dokumentų palyginimui, yra kosinuso panašumo algoritmas. Kosinuso panašumas yra panašumo tarp dviejų nenulinių vidinės sandaugos vektorių, matuojančių kampo tarp jų kosinusą, matas. Dokumentų palyginimo kontekste jis naudojamas nustatyti
Kokie yra pagrindiniai „Iris“ duomenų rinkinio įkėlimo ir mokymo skirtumai tarp „Tensorflow 1“ ir „Tensorflow 2“ versijų?
Originalus kodas, pateiktas rainelės duomenų rinkiniui įkelti ir mokyti, buvo sukurtas „TensorFlow 1“ ir gali neveikti su „TensorFlow 2“. Šis neatitikimas atsiranda dėl tam tikrų pakeitimų ir atnaujinimų, pateiktų šioje naujesnėje „TensorFlow“ versijoje, tačiau jie bus išsamiai aptariami tolesniuose straipsniuose. temos, kurios bus tiesiogiai susijusios su TensorFlow
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Paprasti ir paprasti vertintojai
Mašininio mokymosi algoritmai gali išmokti numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis. Ką apima nuspėjamųjų nepažymėtų duomenų modelių kūrimas?
Nepažymėtų duomenų nuspėjamųjų modelių kūrimas mašininio mokymosi metu apima kelis pagrindinius veiksmus ir svarstymus. Nepažymėti duomenys reiškia duomenis, kurie neturi iš anksto nustatytų tikslinių etikečių ar kategorijų. Tikslas yra sukurti modelius, kurie galėtų tiksliai numatyti arba klasifikuoti naujus, nematytus duomenis pagal modelius ir ryšius, išmoktus iš turimų.
Kaip sukurti modelį „Google Cloud Machine Learning“?
Norėdami sukurti modelį „Google Cloud Machine Learning Engine“, turite laikytis struktūrinės darbo eigos, apimančios įvairius komponentus. Šie komponentai apima duomenų paruošimą, modelio apibrėžimą ir jo mokymą. Išsamiau išnagrinėkime kiekvieną žingsnį. 1. Duomenų paruošimas: prieš kuriant modelį labai svarbu parengti savo
Kodėl įvertinimas yra 80% už mokymą ir 20% už vertinimą, bet ne priešingai?
80 % svorio skyrimas mokymui ir 20 % vertinimui mašininio mokymosi kontekste yra strateginis sprendimas, pagrįstas keliais veiksniais. Šiuo paskirstymu siekiama išlaikyti pusiausvyrą tarp mokymosi proceso optimizavimo ir tikslaus modelio veikimo įvertinimo. Šiame atsakyme mes gilinsimės į priežastis
Kas yra AI svarmenys ir šališkumas?
Svoriai ir poslinkiai yra pagrindinės sąvokos dirbtinio intelekto srityje, ypač mašininio mokymosi srityje. Jie atlieka labai svarbų vaidmenį mokant ir veikiant mašininio mokymosi modelius. Žemiau pateikiamas išsamus svorių ir paklaidų paaiškinimas, tiria jų reikšmę ir kaip jie naudojami mašinos kontekste.
Koks yra mašininio mokymosi modelio apibrėžimas?
Mašininio mokymosi modelis reiškia matematinį vaizdą arba algoritmą, kuris yra apmokytas duomenų rinkinyje, kad būtų galima numatyti ar priimti sprendimus be aiškiai užprogramuoto. Tai pagrindinė sąvoka dirbtinio intelekto srityje ir atlieka lemiamą vaidmenį įvairiose programose, pradedant nuo vaizdo atpažinimo iki natūralios kalbos apdorojimo. Į
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai