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
Kāds ir laikmetu izmantošanas mērķis dziļajā izglītībā?
Epohu izmantošanas mērķis dziļajā mācībā ir apmācīt neironu tīklu, iteratīvi uzrādot apmācības datus modelī. Laikmets tiek definēts kā viena pilnīga izeja cauri visai apmācības datu kopai. Katrā laikmetā modelis atjaunina savus iekšējos parametrus, pamatojoties uz kļūdu, ko tas pieļauj, prognozējot izvadi
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Virzoties uz priekšu ar dziļu mācīšanos, Modeļa analīze, Eksāmenu apskats
Kādas bija atšķirības starp bāzes, mazajiem un lielākiem modeļiem arhitektūras un veiktspējas ziņā?
Atšķirības starp bāzes, mazajiem un lielākiem modeļiem arhitektūras un veiktspējas ziņā var saistīt ar atšķirībām katrā modelī izmantoto slāņu, vienību un parametru skaitā. Kopumā neironu tīkla modeļa arhitektūra attiecas uz tā slāņu organizāciju un izvietojumu, savukārt veiktspēja attiecas uz to, kā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 2. daļa, 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
Izskaidrojiet nepietiekamas atbilstības jēdzienu un to, kāpēc tas notiek mašīnmācīšanās modeļos.
Nepietiekama atbilstība ir parādība, kas rodas mašīnmācīšanās modeļos, kad modelis nespēj uztvert datos esošos pamatā esošos modeļus un attiecības. To raksturo liela novirze un zema dispersija, kā rezultātā modelis ir pārāk vienkāršs, lai precīzi attēlotu datu sarežģītību. Šajā skaidrojumā mēs to darīsim
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 1. daļa, Eksāmenu apskats
Kādas bija modeļa veiktspējas novirzes, izmantojot jaunus, neredzētus datus?
Mašīnmācīšanās modeļa veiktspēja jauniem, neredzētiem datiem var atšķirties no tā veiktspējas apmācības datos. Šīs novirzes, kas pazīstamas arī kā vispārināšanas kļūdas, rodas vairāku modeļa un datu faktoru dēļ. Saistībā ar AutoML Vision — jaudīgu Google Cloud nodrošināto rīku attēlu klasifikācijas uzdevumiem,
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, AutoML Vision — 2. daļa, Eksāmenu apskats