Czy strata poza próbką jest stratą podczas walidacji?
W dziedzinie głębokiego uczenia się, szczególnie w kontekście oceny modelu i oceny wydajności, rozróżnienie między utratą poza próbą a utratą podczas walidacji ma ogromne znaczenie. Zrozumienie tych koncepcji ma kluczowe znaczenie dla praktyków, którzy chcą zrozumieć skuteczność i możliwości uogólniania swoich modeli głębokiego uczenia się. Aby zagłębić się w zawiłości tych terminów,
Jak sprawdzić, który algorytm potrzebuje więcej danych niż drugi?
W dziedzinie uczenia maszynowego ilość danych wymaganych przez różne algorytmy może się różnić w zależności od ich złożoności, możliwości uogólnienia i charakteru rozwiązywanego problemu. Określenie, który algorytm potrzebuje więcej danych niż inny, może być kluczowym czynnikiem w projektowaniu skutecznego systemu uczenia maszynowego. Zbadajmy różne czynniki
Czy zwykle zalecany podział danych pomiędzy szkoleniem a oceną wynosi odpowiednio 80–20%?
Zwykły podział między szkoleniem a oceną w modelach uczenia maszynowego nie jest stały i może się różnić w zależności od różnych czynników. Jednakże ogólnie zaleca się przeznaczenie znacznej części danych na szkolenie, zwykle około 70-80%, a pozostałą część na ocenę, która wynosi około 20-30%. Ten podział to gwarantuje
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Dalsze kroki w uczeniu maszynowym, Big data do trenowania modeli w chmurze
Czy konieczne jest wykorzystanie innych danych do uczenia i ewaluacji modelu?
W dziedzinie uczenia maszynowego wykorzystanie dodatkowych danych do uczenia i ewaluacji modeli jest rzeczywiście konieczne. Chociaż możliwe jest uczenie i ocenianie modeli przy użyciu pojedynczego zbioru danych, włączenie innych danych może znacznie zwiększyć wydajność i możliwości generalizacji modelu. Jest to szczególnie prawdziwe w
Czy to prawda, że jeśli zbiór danych jest duży, potrzeba mniej ewaluacji, co oznacza, że część zbioru danych wykorzystywana do ewaluacji może się zmniejszać wraz ze zwiększaniem rozmiaru zbioru danych?
W dziedzinie uczenia maszynowego wielkość zbioru danych odgrywa kluczową rolę w procesie oceny. Zależność między wielkością zbioru danych a wymogami oceny jest złożona i zależy od różnych czynników. Jednak ogólnie prawdą jest, że wraz ze wzrostem rozmiaru zbioru danych część zbioru danych wykorzystywana do oceny może zostać zmniejszona
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, Głębokie sieci neuronowe i estymatory
Co to jest testowy zbiór danych?
Testowy zestaw danych w kontekście uczenia maszynowego to podzbiór danych używany do oceny wydajności wyszkolonego modelu uczenia maszynowego. Różni się od zbioru danych szkoleniowych, który służy do uczenia modelu. Celem zestawu danych testowych jest ocena, jak dobrze
Dlaczego ważne jest podzielenie danych na zbiory uczące i walidacyjne? Ile danych jest zwykle przydzielanych do walidacji?
Podział danych na zestawy treningowe i walidacyjne jest kluczowym krokiem w szkoleniu splotowych sieci neuronowych (CNN) do zadań związanych z głębokim uczeniem. Ten proces pozwala nam ocenić wydajność i zdolność generalizacji naszego modelu, a także zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. W tej dziedzinie powszechną praktyką jest przeznaczanie określonej części
Dlaczego wybór odpowiedniego tempa uczenia się jest ważny?
Wybór odpowiedniej szybkości uczenia się ma ogromne znaczenie w dziedzinie głębokiego uczenia się, ponieważ bezpośrednio wpływa na proces uczenia i ogólną wydajność modelu sieci neuronowej. Szybkość uczenia określa wielkość kroku, w jakim model aktualizuje swoje parametry podczas fazy uczenia. Dobrze dobrany wskaźnik uczenia się może prowadzić
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Sieć neuronowa, Model treningowy, Przegląd egzaminów
Dlaczego tasowanie danych jest ważne podczas pracy ze zbiorem danych MNIST w głębokim uczeniu się?
Tasowanie danych jest niezbędnym krokiem podczas pracy ze zbiorem danych MNIST w głębokim uczeniu się. Zestaw danych MNIST jest szeroko stosowanym zestawem danych porównawczych w dziedzinie widzenia komputerowego i uczenia maszynowego. Składa się z dużej kolekcji odręcznych obrazów cyfrowych, z odpowiednimi etykietami wskazującymi cyfrę reprezentowaną na każdym obrazie. The
Jaki jest cel rozdzielania danych na uczące i testujące zestawy danych w uczeniu głębokim?
Celem rozdzielenia danych na zestawy danych uczących i testujących w uczeniu głębokim jest ocena wydajności i możliwości uogólnienia wyszkolonego modelu. Ta praktyka jest niezbędna, aby ocenić, jak dobrze model może przewidywać na podstawie niewidocznych danych i uniknąć nadmiernego dopasowania, które ma miejsce, gdy model staje się zbyt wyspecjalizowany, aby
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Dane, Zbiory danych, Przegląd egzaminów