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
Kas ML-mudeli testimine andmetega, mida oleks võinud varem mudelikoolituses kasutada, on masinõppe õige hindamise etapp?
Masinõppe hindamisfaas on kriitiline samm, mis hõlmab mudeli testimist andmetega, et hinnata selle toimivust ja tõhusust. Mudeli hindamisel on üldiselt soovitatav kasutada andmeid, mida mudel pole koolitusfaasis näinud. See aitab tagada erapooletud ja usaldusväärsed hindamistulemused.
Kas järeldamine on pigem osa mudelikoolitusest kui ennustamisest?
Masinõppe valdkonnas, eriti Google Cloud Machine Learningi kontekstis, ei ole väide "Järeldus on pigem mudelikoolituse osa kui ennustamine" päris täpne. Järeldamine ja ennustamine on masinõppe konveieri erinevad etapid, millest igaüks teenib erinevat eesmärki ja toimub õppekava eri punktides.
Milline ML-algoritm sobib mudeli treenimiseks andmedokumentide võrdlemiseks?
Üks algoritm, mis sobib hästi andmedokumentide võrdlemise mudeli treenimiseks, on koosinussarnasuse algoritm. Koosinussarnasus on sisemise korrutisruumi kahe nullist erineva vektori sarnasuse mõõt, mis mõõdab nendevahelise nurga koosinust. Dokumentide võrdlemise kontekstis kasutatakse seda määramiseks
Millised on peamised erinevused Irise andmestiku laadimisel ja treenimisel Tensorflow 1 ja Tensorflow 2 versioonide vahel?
Vikerkesta andmestiku laadimiseks ja treenimiseks antud esialgne kood oli mõeldud TensorFlow 1 jaoks ja ei pruugi TensorFlow 2-ga töötada. See lahknevus tuleneb TensorFlow uuemas versioonis tehtud teatud muudatustest ja värskendustest, mida aga käsitletakse üksikasjalikult järgmistes osades. teemad, mis on TensorFlow'ga otseselt seotud
Masinõppe algoritmid võivad õppida ennustama või klassifitseerima uusi nähtamatuid andmeid. Mida hõlmab märgistamata andmete ennustavate mudelite kavandamine?
Ennustavate mudelite kujundamine masinõppes märgistamata andmete jaoks hõlmab mitmeid olulisi samme ja kaalutlusi. Märgistamata andmed viitavad andmetele, millel pole eelmääratletud sihtmärgiseid või -kategooriaid. Eesmärk on välja töötada mudeleid, mis suudavad täpselt ennustada või klassifitseerida uusi, nähtamatuid andmeid olemasolevatest õpitud mustritest ja suhetest.
Kuidas Google Cloud Machine Learningis mudelit luua?
Mudeli loomiseks Google Cloud Machine Learning Engine'is peate järgima struktureeritud töövoogu, mis hõlmab erinevaid komponente. Need komponendid hõlmavad teie andmete ettevalmistamist, mudeli määratlemist ja selle koolitamist. Uurime iga sammu üksikasjalikumalt. 1. Andmete ettevalmistamine: enne mudeli loomist on ülioluline oma
Miks on hindamine 80% koolitusele ja 20% hindamisele, kuid mitte vastupidi?
Masinaõppe kontekstis 80% kaalu jaotamine koolitusele ja 20% hindamisele on strateegiline otsus, mis põhineb mitmel teguril. Selle jaotuse eesmärk on leida tasakaal õppeprotsessi optimeerimise ja mudeli toimivuse täpse hindamise tagamise vahel. Selles vastuses uurime põhjuseid
Mis on AI-s kaalud ja eelarvamused?
Kaalud ja eelarvamused on tehisintellekti valdkonna põhimõisted, eriti masinõppe valdkonnas. Need mängivad masinõppe mudelite väljaõppes ja toimimises üliolulist rolli. Allpool on põhjalik selgitus kaalude ja eelarvamuste kohta, uurides nende olulisust ja seda, kuidas neid masina kontekstis kasutatakse
Mis on masinõppe mudeli määratlus?
Masinõppe mudel viitab matemaatilisele esitusviisile või algoritmile, mis on andmestiku põhjal välja õpetatud prognooside või otsuste tegemiseks ilma selgesõnaliselt programmeerimata. See on tehisintellekti valdkonna põhikontseptsioon ja mängib olulist rolli erinevates rakendustes, alates pildituvastusest kuni loomuliku keele töötlemiseni. sisse