Kuidas saab masinõppes tuvastada eelarvamusi ja kuidas neid eelarvamusi vältida?
Masinõppemudelite eelarvamuste tuvastamine on õiglaste ja eetiliste tehisintellektisüsteemide tagamise oluline aspekt. Eelarvamused võivad tuleneda masinõppe konveieri erinevatest etappidest, sealhulgas andmete kogumisest, eeltöötlusest, funktsioonide valikust, mudelikoolitusest ja juurutusest. Eelarvamuste tuvastamine hõlmab statistilise analüüsi, valdkonnateadmiste ja kriitilise mõtlemise kombinatsiooni. Selles vastuses me
Kas partii suurus, epohh ja andmestiku suurus on kõik hüperparameetrid?
Partii suurus, ajastu ja andmestiku suurus on masinõppes tõepoolest üliolulised aspektid ja neid nimetatakse tavaliselt hüperparameetriteks. Selle kontseptsiooni mõistmiseks süveneme igasse terminisse eraldi. Partii suurus: partii suurus on hüperparameeter, mis määratleb töödeldud proovide arvu enne mudeli kaalude värskendamist treeningu ajal. See mängib
Kas TensorBoardi saab võrgus kasutada?
Jah, TensorBoardi saab võrgus kasutada masinõppemudelite visualiseerimiseks. TensorBoard on võimas visualiseerimistööriist, mis on kaasas TensorFlow, Google'i välja töötatud populaarse avatud lähtekoodiga masinõpperaamistikuga. See võimaldab teil jälgida ja visualiseerida masinõppemudelite erinevaid aspekte, nagu mudeligraafikud, koolitusmõõdikud ja manustused. Neid visualiseerides
Kust leida näites kasutatud Irise andmekogum?
Näites kasutatud Irise andmestiku leidmiseks pääseb sellele juurde UCI masinõppehoidla kaudu. Irise andmestik on masinõppe valdkonnas klassifitseerimisülesannete jaoks laialt kasutatav andmestik, eriti hariduskontekstis, kuna see on lihtne ja tõhus erinevate masinõppealgoritmide demonstreerimisel. UCI masin
Mis on generatiivse eelkoolitatud transformaatori (GPT) mudel?
Generatiivne eelkoolitatud transformer (GPT) on teatud tüüpi tehisintellekti mudel, mis kasutab inimsarnase teksti mõistmiseks ja genereerimiseks järelevalveta õppimist. GPT-mudelid on eelkoolitatud suure hulga tekstiandmete jaoks ja neid saab täpsustada konkreetsete ülesannete jaoks, nagu teksti genereerimine, tõlkimine, kokkuvõtete tegemine ja küsimustele vastamine. Masinõppe kontekstis, eriti sees
Kas Python on masinõppe jaoks vajalik?
Python on masinõppe (ML) valdkonnas laialdaselt kasutatav programmeerimiskeel oma lihtsuse, mitmekülgsuse ning paljude ML-ülesandeid toetavate teekide ja raamistike kättesaadavuse tõttu. Kuigi Pythoni kasutamine ML-i jaoks ei ole nõutav, on see üsna soovitatav ja eelistatud paljude praktikute ja teadlaste poolt.
Kas järelevalveta mudel vajab koolitust, kuigi sellel puuduvad märgistatud andmed?
Järelevalveta mudel masinõppes ei vaja koolituseks märgistatud andmeid, kuna selle eesmärk on leida andmete seest mustreid ja seoseid ilma eelmääratletud siltideta. Kuigi järelevalveta õppimine ei hõlma märgistatud andmete kasutamist, peab mudel siiski läbima koolitusprotsessi, et õppida tundma andmete alusstruktuuri.
Millised on mõned näited pooleldi juhendatud õppimisest?
Pooljärelevalvega õpe on masinõppe paradigma, mis jääb juhendatud õppimise (kus kõik andmed on märgistatud) ja järelevalveta õppimise (kus andmeid pole märgistatud) vahele. Pooljärelevalvega õppes õpib algoritm väikese koguse märgistatud andmete ja suure hulga märgistamata andmete kombinatsioonist. See lähenemine on eriti kasulik hankimisel
Kuidas saab teada, millal kasutada juhendatud või järelevalveta koolitust?
Juhendatud ja järelevalveta õpe on kaks põhitüüpi masinõppe paradigma, mis teenivad andmete olemuse ja antud ülesande eesmärkide põhjal erinevaid eesmärke. Tõhusate masinõppemudelite väljatöötamisel on ülioluline mõista, millal kasutada juhendatud koolitust või ilma juhendamata koolitust. Valik nende kahe lähenemisviisi vahel sõltub
Kuidas teada saada, kas modell on korralikult koolitatud? Kas täpsus on põhinäitaja ja kas see peab olema üle 90%?
Selle kindlaksmääramine, kas masinõppemudel on korralikult koolitatud, on mudeli arendusprotsessi kriitiline aspekt. Kuigi täpsus on mudeli toimivuse hindamisel oluline mõõdik (või isegi põhinäitaja), ei ole see hästi koolitatud mudeli ainus näitaja. Üle 90% täpsuse saavutamine ei ole universaalne