Jak wykryć błędy w uczeniu maszynowym i jak im zapobiec?
Wykrywanie błędów w modelach uczenia maszynowego jest kluczowym aspektem zapewnienia uczciwych i etycznych systemów sztucznej inteligencji. Błędy mogą wynikać z różnych etapów potoku uczenia maszynowego, w tym gromadzenia danych, wstępnego przetwarzania, wyboru funkcji, uczenia modeli i wdrażania. Wykrywanie błędów polega na połączeniu analizy statystycznej, wiedzy dziedzinowej i krytycznego myślenia. W tej odpowiedzi my
Czy rozmiar partii, epoka i rozmiar zbioru danych to wszystkie hiperparametry?
Rozmiar partii, epoka i rozmiar zbioru danych są rzeczywiście kluczowymi aspektami uczenia maszynowego i są powszechnie określane jako hiperparametry. Aby zrozumieć tę koncepcję, przyjrzyjmy się każdemu terminowi indywidualnie. Rozmiar partii: Rozmiar partii to hiperparametr określający liczbę próbek przetworzonych przed aktualizacją wag modelu podczas uczenia. To gra
Czy TensorBoard może być używany online?
Tak, można używać TensorBoard online do wizualizacji modeli uczenia maszynowego. TensorBoard to potężne narzędzie do wizualizacji dostarczane z TensorFlow, popularną platformą uczenia maszynowego typu open source opracowaną przez Google. Umożliwia śledzenie i wizualizację różnych aspektów modeli uczenia maszynowego, takich jak wykresy modeli, metryki szkoleniowe i osadzanie. Wizualizując je
Gdzie można znaleźć zbiór danych Iris użyty w przykładzie?
Aby znaleźć zbiór danych Iris użyty w przykładzie, można uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem repozytorium uczenia maszynowego UCI. Zbiór danych Iris jest powszechnie używanym zbiorem danych w dziedzinie uczenia maszynowego do zadań klasyfikacyjnych, szczególnie w kontekstach edukacyjnych, ze względu na jego prostotę i skuteczność w demonstrowaniu różnych algorytmów uczenia maszynowego. Maszyna UCI
Co to jest model wstępnie wyszkolonego transformatora generatywnego (GPT)?
Generatywny wstępnie wyszkolony transformator (GPT) to rodzaj modelu sztucznej inteligencji, który wykorzystuje uczenie się bez nadzoru do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Modele GPT są wstępnie szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych i można je dostosować do konkretnych zadań, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie, podsumowywanie i odpowiadanie na pytania. W kontekście uczenia maszynowego, zwłaszcza wewnątrz
Czy Python jest niezbędny do uczenia maszynowego?
Python jest szeroko stosowanym językiem programowania w obszarze uczenia maszynowego (ML) ze względu na swoją prostotę, wszechstronność oraz dostępność licznych bibliotek i frameworków wspierających zadania ML. Chociaż używanie języka Python w uczeniu maszynowym nie jest wymagane, jest ono zalecane i preferowane przez wielu praktyków i badaczy zajmujących się ML
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Wprowadzenie, Co to jest uczenie maszynowe
Czy model nienadzorowany wymaga szkolenia, mimo że nie ma oznaczonych danych?
Model nienadzorowany w uczeniu maszynowym nie wymaga oznakowanych danych do szkolenia, ponieważ ma na celu znalezienie wzorców i relacji w danych bez wstępnie zdefiniowanych etykiet. Chociaż uczenie się bez nadzoru nie wymaga użycia oznakowanych danych, model nadal musi przejść proces szkolenia, aby poznać podstawową strukturę danych
Jakie są przykłady uczenia się częściowo nadzorowanego?
Uczenie się częściowo nadzorowane to paradygmat uczenia maszynowego, który mieści się pomiędzy uczeniem się nadzorowanym (w którym wszystkie dane są oznaczone) a uczeniem się bez nadzoru (w którym żadne dane nie są oznaczone). W przypadku uczenia się częściowo nadzorowanego algorytm uczy się na podstawie kombinacji małej ilości oznakowanych danych i dużej ilości danych nieoznaczonych. To podejście jest szczególnie przydatne przy uzyskiwaniu
Skąd wiadomo, kiedy stosować szkolenie pod nadzorem, a kiedy bez nadzoru?
Uczenie się nadzorowane i nienadzorowane to dwa podstawowe typy paradygmatów uczenia maszynowego, które służą różnym celom w zależności od charakteru danych i celów danego zadania. Zrozumienie, kiedy stosować szkolenie nadzorowane, a kiedy szkolenie bez nadzoru, ma kluczowe znaczenie w projektowaniu skutecznych modeli uczenia maszynowego. Wybór pomiędzy tymi dwoma podejściami zależy
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