Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
Mašīnmācīšanās jomā hiperparametriem ir izšķiroša nozīme algoritma veiktspējas un darbības noteikšanā. Hiperparametri ir parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Apmācības laikā tās netiek apgūtas; tā vietā viņi kontrolē pašu mācību procesu. Turpretim modeļa parametri tiek apgūti treniņa laikā, piemēram, svari
Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
Saikne starp mašīnmācīšanās modeļa laikmetu skaitu un prognozēšanas precizitāti ir būtisks aspekts, kas būtiski ietekmē modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju. Laikmets attiecas uz vienu pilnīgu izeju cauri visai apmācības datu kopai. Ir svarīgi saprast, kā laikmetu skaits ietekmē prognozēšanas precizitāti
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 1. daļa
Vai partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums ir visi hiperparametri?
Partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums patiešām ir būtiski mašīnmācības aspekti, un tos parasti sauc par hiperparametriem. Lai saprastu šo jēdzienu, iedziļināsimies katrā terminā atsevišķi. Partijas lielums: partijas lielums ir hiperparametrs, kas nosaka apstrādāto paraugu skaitu, pirms treniņa laikā tiek atjaunināti modeļa svari. Tas spēlē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kā ML regulēšanas parametri un hiperparametri ir saistīti viens ar otru?
Noregulēšanas parametri un hiperparametri ir saistīti jēdzieni mašīnmācības jomā. Noregulēšanas parametri ir raksturīgi konkrētam mašīnmācīšanās algoritmam un tiek izmantoti, lai kontrolētu algoritma darbību apmācības laikā. No otras puses, hiperparametri ir parametri, kas netiek apgūti no datiem, bet ir iestatīti pirms
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kas ir hiperparametri?
Hiperparametriem ir izšķiroša nozīme mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning. Lai saprastu hiperparametrus, vispirms ir svarīgi saprast mašīnmācības jēdzienu. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas koncentrējas uz tādu algoritmu un modeļu izstrādi, kas var mācīties no datiem un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir gradienta palielināšanas algoritms?
Mācību modeļi mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, ietver dažādu algoritmu izmantošanu, lai optimizētu mācību procesu un uzlabotu prognožu precizitāti. Viens no šādiem algoritmiem ir Gradienta palielināšanas algoritms. Gradient Boosting ir spēcīga ansambļa mācību metode, kas apvieno vairākus vājus izglītojamos, piemēram,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 2. daļa
Kāpēc ir nepieciešams dziļāk iedziļināties mašīnmācīšanās algoritmu iekšējā darbībā, lai sasniegtu lielāku precizitāti?
Lai panāktu lielāku precizitāti mašīnmācīšanās algoritmos, ir nepieciešams dziļāk iedziļināties to iekšējā darbībā. Tas jo īpaši attiecas uz dziļās mācīšanās jomu, kur sarežģīti neironu tīkli ir apmācīti veikt tādus uzdevumus kā spēļu spēlēšana. Izprotot šo algoritmu pamatā esošos mehānismus un principus, mēs varam būt informēti
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Ievads, Eksāmenu apskats
Kādi ir trīs termini, kas jāsaprot, lai izmantotu AI platformas optimizētāju?
Lai efektīvi izmantotu AI platformas optimizētāju Google mākoņa AI platformā, ir svarīgi saprast trīs galvenos terminus: izpēte, izmēģinājums un mērījumi. Šie termini veido pamatu, lai izprastu un izmantotu AI platformas optimizētāja iespējas. Pirmkārt, pētījums attiecas uz organizētu izmēģinājumu kopumu, kura mērķis ir optimizēt a
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AI platformas optimizētājs, Eksāmenu apskats
Kā AI platformas optimizētāju var izmantot, lai optimizētu sistēmas, kas nav mašīnmācības?
AI platformas optimizētājs ir spēcīgs Google Cloud piedāvātais rīks, ko var izmantot, lai optimizētu sistēmas, kas nav saistītas ar mācībām. Lai gan tas galvenokārt ir paredzēts mašīnmācīšanās modeļu optimizēšanai, to var arī izmantot, lai uzlabotu citu sistēmu veiktspēju, izmantojot optimizācijas metodes. Lai saprastu, kā AI platformas optimizētāju var izmantot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI platforma, AI platformas optimizētājs, Eksāmenu apskats
Ko jūs varat darīt, ja konstatējat nepareizi marķētus attēlus vai citas problēmas ar modeļa veiktspēju?
Strādājot ar mašīnmācīšanās modeļiem, nereti rodas kļūdaini marķēti attēli vai citas problēmas saistībā ar modeļa veiktspēju. Šīs problēmas var rasties dažādu iemeslu dēļ, piemēram, cilvēku kļūdas datu marķēšanā, apmācības datu novirzes vai paša modeļa ierobežojumi. Tomēr ir svarīgi tos risināt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 2. daļa, Eksāmenu apskats
- 1
- 2