Skąd wiadomo, że model jest odpowiednio wyszkolony? Czy dokładność jest kluczowym wskaźnikiem i czy musi przekraczać 90%?
Określenie, czy model uczenia maszynowego jest odpowiednio wytrenowany, jest krytycznym aspektem procesu opracowywania modelu. Chociaż dokładność jest ważną metryką (lub nawet kluczową metryką) przy ocenie wydajności modelu, nie jest to jedyny wskaźnik dobrze wyszkolonego modelu. Osiągnięcie dokładności powyżej 90% nie jest uniwersalne
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Wprowadzenie, Co to jest uczenie maszynowe
Czy testowanie modelu uczenia maszynowego pod kątem danych, które można było wcześniej wykorzystać w szkoleniu modeli, jest właściwą fazą oceny w uczeniu maszynowym?
Faza oceny w uczeniu maszynowym jest krytycznym krokiem, który obejmuje testowanie modelu na danych w celu oceny jego wydajności i skuteczności. Ogólnie rzecz biorąc, przy ocenie modelu zaleca się wykorzystanie danych, które nie były widziane przez model w fazie uczenia. Pomaga to zapewnić bezstronne i wiarygodne wyniki oceny.
Czy wnioskowanie jest częścią uczenia modelu, a nie przewidywania?
W dziedzinie uczenia maszynowego, a konkretnie w kontekście Google Cloud Machine Learning, stwierdzenie „Wnioskowanie jest częścią uczenia modelu, a nie przewidywania” nie jest do końca trafne. Wnioskowanie i przewidywanie to odrębne etapy procesu uczenia maszynowego, z których każdy służy innemu celowi i występuje w różnych punktach procesu
Który algorytm ML jest odpowiedni do uczenia modelu do porównywania dokumentów danych?
Jednym z algorytmów, który dobrze nadaje się do uczenia modelu porównywania dokumentów danych, jest algorytm podobieństwa cosinus. Podobieństwo cosinusowe jest miarą podobieństwa między dwoma niezerowymi wektorami przestrzeni iloczynu wewnętrznego, która mierzy cosinus kąta między nimi. W kontekście porównania dokumentów służy do ustalenia
Jakie są główne różnice w ładowaniu i szkoleniu zbioru danych Iris pomiędzy wersjami Tensorflow 1 i Tensorflow 2?
Oryginalny kod dostarczony do ładowania i uczenia zbioru danych tęczówki został zaprojektowany dla TensorFlow 1 i może nie działać z TensorFlow 2. Ta rozbieżność wynika z pewnych zmian i aktualizacji wprowadzonych w tej nowszej wersji TensorFlow, które zostaną jednak szczegółowo omówione w kolejnych tematy, które będą bezpośrednio związane z TensorFlow
Algorytmy uczenia maszynowego mogą nauczyć się przewidywać lub klasyfikować nowe, niewidoczne dane. Na czym polega projektowanie modeli predykcyjnych nieoznaczonych danych?
Projektowanie modeli predykcyjnych dla nieoznaczonych danych w uczeniu maszynowym obejmuje kilka kluczowych etapów i rozważań. Dane bez etykiet odnoszą się do danych, które nie mają wstępnie zdefiniowanych docelowych etykiet ani kategorii. Celem jest opracowanie modeli, które będą w stanie dokładnie przewidywać lub klasyfikować nowe, niewidoczne dane w oparciu o wzorce i relacje wyniesione z dostępnych danych.
Jak zbudować model w Google Cloud Machine Learning?
Aby zbudować model w Google Cloud Machine Learning Engine, musisz postępować zgodnie z ustrukturyzowanym przepływem pracy, który obejmuje różne komponenty. Komponenty te obejmują przygotowanie danych, zdefiniowanie modelu i jego uczenie. Przyjrzyjmy się każdemu krokowi bardziej szczegółowo. 1. Przygotowanie danych: Przed utworzeniem modelu istotne jest przygotowanie danych
Dlaczego ocena wynosi 80% za szkolenie i 20% za ewaluację, a nie odwrotnie?
Przypisanie 80% wagi do szkolenia i 20% do oceny w kontekście uczenia maszynowego jest decyzją strategiczną opartą na kilku czynnikach. Ta dystrybucja ma na celu znalezienie równowagi między optymalizacją procesu uczenia się a zapewnieniem dokładnej oceny wydajności modelu. W tej odpowiedzi zagłębimy się w przyczyny
Czym są wagi i odchylenia w AI?
Wagi i uprzedzenia to podstawowe pojęcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności w dziedzinie uczenia maszynowego. Odgrywają kluczową rolę w szkoleniu i funkcjonowaniu modeli uczenia maszynowego. Poniżej znajduje się obszerne wyjaśnienie wag i odchyleń, badające ich znaczenie i sposób ich wykorzystania w kontekście maszyny
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Wprowadzenie, Co to jest uczenie maszynowe
Jaka jest definicja modelu w uczeniu maszynowym?
Model w uczeniu maszynowym odnosi się do reprezentacji matematycznej lub algorytmu, który jest szkolony na zbiorze danych w celu przewidywania lub podejmowania decyzji bez jawnego programowania. Jest to fundamentalna koncepcja w dziedzinie sztucznej inteligencji i odgrywa kluczową rolę w różnych zastosowaniach, od rozpoznawania obrazu po przetwarzanie języka naturalnego. W
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, 7 kroków uczenia maszynowego