Kā zināt, vai modelis ir pareizi apmācīts? Vai precizitāte ir galvenais rādītājs un vai tai ir jābūt virs 90%?
Modeļa izstrādes procesa kritisks aspekts ir noteikšana, vai mašīnmācīšanās modelis ir pareizi apmācīts. Lai gan precizitāte ir svarīgs rādītājs (vai pat galvenais rādītājs), novērtējot modeļa veiktspēju, tas nav vienīgais labi apmācīta modeļa rādītājs. Precizitātes sasniegšana virs 90% nav universāla
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai ML modeļa testēšana pret datiem, kurus iepriekš varēja izmantot modeļu apmācībā, ir mašīnmācības pareiza novērtēšanas fāze?
Mašīnmācības novērtēšanas fāze ir kritisks solis, kas ietver modeļa testēšanu ar datiem, lai novērtētu tā veiktspēju un efektivitāti. Novērtējot modeli, parasti ir ieteicams izmantot datus, kurus modelis nav redzējis apmācības posmā. Tas palīdz nodrošināt objektīvus un uzticamus novērtējuma rezultātus.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Vai secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšanas?
Mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, apgalvojums "Secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšana" nav pilnīgi precīzs. Secinājumi un prognozēšana ir atšķirīgi mašīnmācīšanās konveijera posmi, katrs kalpo citam mērķim un notiek dažādos punktos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kurš ML algoritms ir piemērots, lai apmācītu modeli datu dokumentu salīdzināšanai?
Viens no algoritmiem, kas ir labi piemērots datu dokumentu salīdzināšanas modeļa apmācībai, ir kosinusa līdzības algoritms. Kosinusa līdzība ir līdzības mērs starp diviem iekšējās produktu telpas vektoriem, kas nav nulles un kas mēra leņķa kosinusu starp tiem. Dokumentu salīdzināšanas kontekstā to izmanto, lai noteiktu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kādas ir galvenās atšķirības, ielādējot un apmācot Iris datu kopu starp Tensorflow 1 un Tensorflow 2 versijām?
Sākotnējais kods, kas tika nodrošināts, lai ielādētu un apmācītu varavīksnenes datu kopu, bija paredzēts TensorFlow 1, un tas var nedarboties ar TensorFlow 2. Šī neatbilstība rodas dažu izmaiņu un atjauninājumu dēļ, kas ieviesti šajā jaunākajā TensorFlow versijā, kas tomēr tiks sīkāk aplūkoti turpmākajos rakstos. tēmas, kas būs tieši saistītas ar TensorFlow
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
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 izveidot modeli Google mākoņa mašīnmācībā?
Lai izveidotu modeli Google Cloud Machine Learning Engine, jums ir jāievēro strukturēta darbplūsma, kas ietver dažādus komponentus. Šie komponenti ietver datu sagatavošanu, modeļa definēšanu un apmācību. Izpētīsim katru soli sīkāk. 1. Datu sagatavošana. Pirms modeļa izveides ir ļoti svarīgi sagatavot savu
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
Kas ir AI svari un novirzes?
Svari un novirzes ir pamatjēdzieni mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši mašīnmācības jomā. Viņiem ir izšķiroša nozīme mašīnmācīšanās modeļu apmācībā un darbībā. Tālāk ir sniegts visaptverošs skaidrojums par svariem un novirzēm, izpētot to nozīmi un to, kā tie tiek izmantoti mašīnas kontekstā.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kāda ir modeļa definīcija mašīnmācībā?
Mašīnmācības modelis attiecas uz matemātisko attēlojumu vai algoritmu, kas ir apmācīts datu kopā, lai veiktu prognozes vai pieņemtu lēmumus bez īpašas programmēšanas. Tas ir fundamentāls jēdziens mākslīgā intelekta jomā, un tam ir izšķiroša nozīme dažādās lietojumprogrammās, sākot no attēlu atpazīšanas līdz dabiskās valodas apstrādei. In
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi