Vai daudzu kaķu un suņu attēlu gadījumā izmantotā neironu strukturētā mācīšanās (NSL) radīs jaunus attēlus, pamatojoties uz esošajiem attēliem?
Neironu strukturētā mācīšanās (NSL) ir Google izstrādāta mašīnmācīšanās sistēma, kas ļauj apmācīt neironu tīklus, izmantojot strukturētus signālus papildus standarta funkciju ievadēm. Šī sistēma ir īpaši noderīga scenārijos, kuros datiem ir raksturīga struktūra, ko var izmantot, lai uzlabotu modeļa veiktspēju. Ņemot vērā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Neironu strukturēta mācīšanās ar TensorFlow, Neirālās strukturētās mācīšanās ietvara pārskats
Vai ir iespējams atkārtoti izmantot apmācības kopas iteratīvi, un kāda ir tā ietekme uz apmācītā modeļa veiktspēju?
Atkārtota apmācības komplektu atkārtota izmantošana mašīnmācībā ir izplatīta prakse, kas var būtiski ietekmēt apmācītā modeļa veiktspēju. Atkārtoti izmantojot vienus un tos pašus apmācības datus, modelis var mācīties no savām kļūdām un uzlabot prognozēšanas iespējas. Tomēr ir svarīgi saprast iespējamās priekšrocības un trūkumus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kāds ir ieteicamais partijas lielums dziļās mācīšanās modeļa apmācībai?
Ieteicamais partijas lielums dziļās mācīšanās modeļa apmācībai ir atkarīgs no dažādiem faktoriem, piemēram, pieejamiem skaitļošanas resursiem, modeļa sarežģītības un datu kopas lieluma. Parasti partijas lielums ir hiperparametrs, kas nosaka apstrādāto paraugu skaitu pirms modeļa parametru atjaunināšanas apmācības laikā.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Virzoties uz priekšu ar dziļu mācīšanos, Modeļa analīze, Eksāmenu apskats
Kāpēc validācijas zuduma metrika ir svarīga, novērtējot modeļa veiktspēju?
Validācijas zuduma metrikai ir izšķiroša nozīme, novērtējot modeļa veiktspēju dziļās mācīšanās jomā. Tas sniedz vērtīgu ieskatu par to, cik labi modelis darbojas ar neredzamiem datiem, palīdzot pētniekiem un praktiķiem pieņemt apzinātus lēmumus par modeļa izvēli, hiperparametru regulēšanu un vispārināšanas iespējām. Pārraugot validācijas zudumu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPTFK padziļināta mācīšanās ar Python, TensorFlow un Keras, TensorBoard, Modeļu analīze ar TensorBoard, Eksāmenu apskats
Kāds ir datu kopas jaukšanas nolūks pirms sadalīšanas apmācības un testa kopās?
Datu kopas jaukšana pirms tās sadalīšanas apmācības un testa kopās ir ļoti svarīga mašīnmācības jomā, jo īpaši, ja tiek izmantots savs K tuvāko kaimiņu algoritms. Šis process nodrošina datu nejaušību, kas ir būtiski, lai panāktu objektīvu un uzticamu modeļa veiktspējas novērtējumu. Galvenais iemesls, kāpēc
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, Pielietojot savu K tuvāko kaimiņu algoritmu, Eksāmenu apskats
Ko mēra determinācijas koeficients (R kvadrāts) testēšanas pieņēmumu kontekstā?
Determinācijas koeficients, kas pazīstams arī kā R kvadrāts, ir statistikas mērs, ko izmanto mašīnmācības pieņēmumu testēšanas kontekstā. Tas sniedz vērtīgu ieskatu par regresijas modeļa piemērotību un palīdz novērtēt atkarīgā mainīgā dispersijas proporciju, ko var izskaidrot ar neatkarīgiem mainīgajiem.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Mašīnmācības programmēšana, Pārbaudes pieņēmumi, Eksāmenu apskats
Kāpēc regresijas apmācībā un testēšanā ir svarīgi izvēlēties pareizo algoritmu un parametrus?
Pareiza algoritma un parametru izvēle regresijas apmācībā un testēšanā ir ārkārtīgi svarīga mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā. Regresija ir uzraudzīta mācīšanās metode, ko izmanto, lai modelētu attiecības starp atkarīgo mainīgo un vienu vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem. To plaši izmanto prognozēšanas un prognozēšanas uzdevumos. The
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Regress, Regresijas apmācība un testēšana, Eksāmenu apskats
Kādi ir trīs iespējamie pieņēmumi, kas var tikt pārkāpti, ja uzņēmumam ir problēmas ar modeļa veiktspēju, saskaņā ar ML Insights Triangle?
ML Insights trīsstūris ir ietvars, kas palīdz identificēt iespējamos pieņēmumus, kas var tikt pārkāpti, ja uzņēmumam rodas problēmas ar modeļa veiktspēju. Šī sistēma mākslīgā intelekta jomā, īpaši TensorFlow Fundamentals un TensorFlow Extended (TFX) kontekstā, koncentrējas uz modeļu izpratnes un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Modeļa izpratne un biznesa realitāte, Eksāmenu apskats
Kāpēc datu normalizācija ir svarīga regresijas problēmās un kā tā uzlabo modeļa veiktspēju?
Datu normalizēšana ir būtisks solis regresijas problēmu risināšanā, jo tai ir nozīmīga loma modeļa veiktspējas uzlabošanā. Šajā kontekstā normalizācija attiecas uz ievades līdzekļu mērogošanas procesu līdz konsekventam diapazonam. Šādi rīkojoties, mēs nodrošinām, ka visām funkcijām ir līdzīgas skalas, kas neļauj noteiktām funkcijām dominēt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Google kolaboratorijā, TensorFlow izmantošana regresijas problēmu risināšanai, Eksāmenu apskats
Ar ko modeļa veiktspējas ziņā nepietiekama pielāgošana atšķiras no pārmērības?
Nepietiekama un pārmērīga uzstādīšana ir divas bieži sastopamas mašīnmācīšanās modeļu problēmas, kas var būtiski ietekmēt to veiktspēju. Runājot par modeļa veiktspēju, nepietiekama atbilstība rodas, ja modelis ir pārāk vienkāršs, lai tvertu pamatā esošos datu modeļus, kā rezultātā ir slikta prognozēšanas precizitāte. No otras puses, pārmērība notiek, kad modelis kļūst pārāk sarežģīts
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 2. daļa, Eksāmenu apskats
- 1
- 2