Kas ir testa datu kopa?
Pārbaudes datu kopa mašīnmācīšanās kontekstā ir datu apakškopa, kas tiek izmantota apmācīta mašīnmācīšanās modeļa veiktspējas novērtēšanai. Tas atšķiras no apmācības datu kopas, kas tiek izmantota modeļa apmācīšanai. Testa datu kopas mērķis ir novērtēt, cik labi
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā mēs salīdzinām grupas, kas identificētas pēc k-means algoritma ar kolonnu "izdzīvojušie"?
Lai salīdzinātu ar k-means algoritmu identificētās grupas ar Titānika datu kopas kolonnu "izdzīvojušie", mums jānovērtē klasterizācijas rezultātu atbilstība un pasažieru faktiskais izdzīvošanas statuss. To var izdarīt, aprēķinot dažādus veiktspējas rādītājus, piemēram, precizitāti, precizitāti, atsaukšanu un F1 rezultātu. Šie rādītāji sniedz ieskatu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Klasterizācija, k-vidējā un vidējā nobīde, K nozīmē ar titānisko datu kopu, Eksāmenu apskats
Kāda informācija tiek reģistrēta katram API pieprasījumam Cloud Endpoints ātrās palaišanas apmācībā?
Cloud Endpoints ātrās palaišanas pamācībā par katru API iesniegto pieprasījumu tiek reģistrētas vairākas informācijas daļas. Šie žurnāli sniedz vērtīgu ieskatu par API lietojumu un veiktspēju, ļaujot izstrādātājiem efektīvi pārraudzīt un novērst savas lietojumprogrammas. Detalizēti izpētīsim informāciju, kas tiek reģistrēta katram pieprasījumam. 1. Pieprasījums
Kāda ir novērtēšanas datu nozīme mašīnmācīšanās modeļa veiktspējas mērīšanā?
Novērtēšanas datiem ir izšķiroša nozīme mašīnmācīšanās modeļa veiktspējas mērīšanā. Tas sniedz vērtīgu ieskatu par to, cik labi modelis darbojas, un palīdz novērtēt tā efektivitāti konkrētās problēmas risināšanā. Google Cloud Machine Learning un Google mašīnmācības rīku kontekstā novērtēšanas dati tiek izmantoti kā