Kā var atklāt novirzes mašīnmācībā un kā šīs novirzes novērst?
Neobjektivitātes noteikšana mašīnmācīšanās modeļos ir būtisks aspekts godīgu un ētisku AI sistēmu nodrošināšanā. Novirzes var rasties no dažādiem mašīnmācīšanās konveijera posmiem, tostarp datu vākšana, pirmapstrāde, līdzekļu atlase, modeļu apmācība un izvietošana. Aizspriedumu noteikšana ietver statistiskās analīzes, domēna zināšanu un kritiskās domāšanas kombināciju. Šajā atbildē mēs
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai ir iespējams izveidot prognozēšanas modeli, pamatojoties uz ļoti mainīgiem datiem? Vai modeļa precizitāti nosaka sniegto datu apjoms?
Prognožu modeļa izveide, pamatojoties uz ļoti mainīgiem datiem, patiešām ir iespējama mākslīgā intelekta (AI) jomā, īpaši mašīnmācības jomā. Tomēr šāda modeļa precizitāti nosaka ne tikai sniegto datu apjoms. Šajā atbildē mēs izpētīsim šī apgalvojuma iemeslus un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
Mašīnmācīšanās modeļu apmācība lielās datu kopās ir izplatīta prakse mākslīgā intelekta jomā. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka datu kopas lielums apmācības procesā var radīt problēmas un potenciālas žagas. Apspriedīsim iespēju apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Mašīnmācīšanās algoritmi var iemācīties paredzēt vai klasificēt jaunus, neredzētus datus. Ko ietver nemarķētu datu paredzamo modeļu izstrāde?
Prognozējamo modeļu izstrāde nemarķētiem datiem mašīnmācībā ietver vairākus galvenos soļus un apsvērumus. Dati bez iezīmēm attiecas uz datiem, kuriem nav iepriekš definētu mērķa apzīmējumu vai kategoriju. Mērķis ir izstrādāt modeļus, kas var precīzi paredzēt vai klasificēt jaunus, neredzētus datus, pamatojoties uz modeļiem un attiecībām, kas iegūtas no pieejamajiem.
Kā mēs varam pārvērst datus peldošā formātā analīzei?
Datu pārvēršana peldošā formātā analīzei ir būtisks solis daudzos datu analīzes uzdevumos, īpaši mākslīgā intelekta un dziļās mācīšanās jomā. Pludiņš, saīsinājums no peldošā komata, ir datu tips, kas attēlo reālus skaitļus ar daļēju daļu. Tas ļauj precīzi attēlot decimālskaitļus un tiek plaši izmantots
Kā mēs varam novērst netīšu krāpšanos dziļās mācīšanās modeļu apmācības laikā?
Lai nodrošinātu modeļa veiktspējas integritāti un precizitāti, ir ļoti svarīgi novērst netīšu krāpšanos apmācības laikā dziļās mācīšanās modeļos. Netīša krāpšanās var notikt, ja modelis netīšām iemācās izmantot novirzes vai artefaktus apmācības datos, izraisot maldinošus rezultātus. Lai risinātu šo problēmu, var izmantot vairākas stratēģijas, lai mazinātu
Kā mēs sagatavojam apmācības datus CNN? Izskaidrojiet iesaistītās darbības.
Apmācības datu sagatavošana konvolucionālajam neironu tīklam (CNN) ietver vairākus svarīgus soļus, lai nodrošinātu optimālu modeļa veiktspēju un precīzas prognozes. Šis process ir ļoti svarīgs, jo apmācības datu kvalitāte un daudzums lielā mērā ietekmē CNN spēju mācīties un efektīvi vispārināt modeļus. Šajā atbildē mēs izpētīsim iesaistītās darbības
Kāpēc CNN apmācības laikā ir svarīgi uzraudzīt ievades datu formu dažādos posmos?
Ievades datu formas uzraudzība dažādos posmos konvolucionālā neironu tīkla (CNN) apmācības laikā ir ārkārtīgi svarīga vairāku iemeslu dēļ. Tas ļauj mums nodrošināt, ka dati tiek apstrādāti pareizi, palīdz diagnosticēt iespējamās problēmas un palīdz pieņemt pārdomātus lēmumus, lai uzlabotu tīkla veiktspēju. In
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Konversijas neironu tīkls (CNN), Apmācība Convnet, Eksāmenu apskats
Kāpēc pirms CNN apmācības ir svarīgi iepriekš apstrādāt datu kopu?
Mākslīgā intelekta jomā ārkārtīgi svarīga ir datu kopas iepriekšēja apstrāde pirms konvolucionālā neironu tīkla (CNN) apmācības. Veicot dažādas pirmapstrādes metodes, mēs varam uzlabot CNN modeļa kvalitāti un efektivitāti, tādējādi uzlabojot precizitāti un veiktspēju. Šajā visaptverošajā skaidrojumā tiks aplūkoti iemesli, kāpēc datu kopas pirmapstrāde ir ļoti svarīga
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Konversijas neironu tīkls (CNN), Ievads Convnet ar Pytorch, Eksāmenu apskats
Kāpēc mums ir jāsaplacina attēli, pirms tie tiek nodoti tīklā?
Attēlu saplacināšana pirms to nodošanas caur neironu tīklu ir būtisks solis attēlu datu pirmapstrādes procesā. Šis process ietver divdimensiju attēla pārveidošanu viendimensijas masīvā. Galvenais iemesls attēlu saplacināšanai ir pārveidot ievades datus formātā, ko var viegli saprast un apstrādāt ar neironu.