Vai ārpusizlases zudums ir validācijas zaudējums?
Padziļinātās mācīšanās jomā, jo īpaši modeļu novērtēšanas un veiktspējas novērtēšanas kontekstā, atšķirība starp ārpusizlases zudumiem un validācijas zudumiem ir ārkārtīgi svarīga. Šo jēdzienu izpratne ir ļoti svarīga praktiķiem, kuri vēlas izprast savu dziļās mācīšanās modeļu efektivitāti un vispārināšanas iespējas. Lai iedziļinātos šo terminu sarežģītībā,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch
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
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.
Kāpēc novērtējums ir 80% par apmācību un 20% par vērtēšanu, bet ne otrādi?
80% svara piešķiršana apmācībai un 20% svēruma piešķiršana novērtēšanai mašīnmācības kontekstā ir stratēģisks lēmums, kas balstīts uz vairākiem faktoriem. Šīs izplatīšanas mērķis ir panākt līdzsvaru starp mācību procesa optimizēšanu un modeļa veiktspējas precīzas novērtēšanas nodrošināšanu. Šajā atbildē mēs iedziļināsimies iemeslus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kāds ir datu nodalīšanas datu kopu apmācības un testēšanas mērķis dziļās mācīšanās procesā?
Datu sadalīšanas apmācības un testēšanas datu kopās dziļajā apmācībā mērķis ir novērtēt apmācīta modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju. Šī prakse ir būtiska, lai novērtētu, cik labi modelis var paredzēt neredzamus datus, un lai izvairītos no pārmērīgas pielāgošanas, kas notiek, kad modelis kļūst pārāk specializēts, lai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Datums, Datu kopas, Eksāmenu apskats
Kā atdalīt datu daļu kā ārpusizlases kopu laikrindu datu analīzei?
Lai veiktu laika rindu datu analīzi, izmantojot dziļās mācīšanās metodes, piemēram, atkārtotus neironu tīklus (RNN), ir svarīgi nodalīt datu daļu kā ārpusizlases kopu. Šī ārpusizlases kopa ir ļoti svarīga, lai novērtētu apmācītā modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju uz neredzamiem datiem. Šajā studiju jomā, īpaši koncentrējoties
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPTFK padziļināta mācīšanās ar Python, TensorFlow un Keras, Atkārtoti neironu tīkli, Kripto RNN sekvenciju normalizēšana un izveidošana, Eksāmenu apskats
Kāda nozīme ir modeļa apmācībai datu kopā un tā veiktspējas novērtēšanai ārējiem attēliem, lai veiktu precīzas prognozes par jauniem, neredzētiem datiem?
Modeļa apmācība datu kopai un tā veiktspējas novērtēšana ārējiem attēliem ir ārkārtīgi svarīga mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši dziļās mācīšanās jomā ar Python, TensorFlow un Keras. Šai pieejai ir izšķiroša nozīme, lai nodrošinātu, ka modelis var precīzi prognozēt jaunus, neredzētus datus. Autors
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPTFK padziļināta mācīšanās ar Python, TensorFlow un Keras, TensorBoard, Apmācīta modeļa izmantošana, Eksāmenu apskats
Kā mēs sadalām treniņu datus apmācību un testēšanas komplektos? Kāpēc šis solis ir svarīgs?
Lai efektīvi apmācītu konvolucionālo neironu tīklu (CNN) suņu un kaķu identificēšanai, ir ļoti svarīgi apmācību datus sadalīt apmācības un testēšanas komplektos. Šim solim, kas pazīstams kā datu sadalīšana, ir nozīmīga loma stabila un uzticama modeļa izstrādē. Šajā atbildē es sniegšu detalizētu skaidrojumu, kā to izdarīt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Konvolucionālā neironu tīkla izmantošana suņu un kaķu identificēšanai, Tīkla apmācība, Eksāmenu apskats
Kā testēšanas laikā var novērtēt apmācītā modeļa veiktspēju?
Apmācīta modeļa veiktspējas novērtēšana testēšanas laikā ir būtisks solis modeļa efektivitātes un uzticamības novērtēšanā. Mākslīgā intelekta jomā, īpaši dziļajā apmācībā ar TensorFlow, ir vairākas metodes un metrikas, ko var izmantot, lai testēšanas laikā novērtētu apmācīta modeļa veiktspēju. Šie
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Testa tīkls, Eksāmenu apskats
Kā var novērtēt apmācīta modeļa precizitāti, izmantojot TensorFlow testēšanas datu kopu?
Lai novērtētu apmācīta modeļa precizitāti, izmantojot TensorFlow testēšanas datu kopu, ir jāveic vairākas darbības. Šis process ietver apmācītā modeļa ielādi, testēšanas datu sagatavošanu un precizitātes metrikas aprēķināšanu. Pirmkārt, apmācītais modelis ir jāielādē TensorFlow vidē. To var izdarīt, izmantojot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, Apmācība un datu pārbaude, Eksāmenu apskats