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 uzzināt, kuram algoritmam ir nepieciešams vairāk datu nekā otram?
Mašīnmācības jomā dažādu algoritmu nepieciešamais datu apjoms var atšķirties atkarībā no to sarežģītības, vispārināšanas iespējām un risināmās problēmas rakstura. Nosakot, kuram algoritmam ir nepieciešams vairāk datu nekā citam, var būt izšķirošs faktors efektīvas mašīnmācīšanās sistēmas izstrādē. Izpētīsim dažādus faktorus, kas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai parasti ieteicamais datu sadalījums starp apmācību un novērtēšanu ir attiecīgi tuvu 80% līdz 20%?
Parastais dalījums starp apmācību un novērtēšanu mašīnmācīšanās modeļos nav fiksēts un var atšķirties atkarībā no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir ieteicams ievērojamu daļu datu novirzīt apmācībai, parasti aptuveni 70–80%, un atlikušo daļu rezervēt novērtēšanai, kas būtu aptuveni 20–30%. Šis sadalījums to nodrošina
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Vai modeļa apmācībai un novērtēšanai ir jāizmanto citi dati?
Mašīnmācības jomā patiešām ir nepieciešams izmantot papildu datus apmācībai un modeļu novērtēšanai. Lai gan ir iespējams apmācīt un novērtēt modeļus, izmantojot vienu datu kopu, citu datu iekļaušana var ievērojami uzlabot modeļa veiktspēju un vispārināšanas iespējas. Tas jo īpaši attiecas uz
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai ir pareizi, ka, ja datu kopa ir liela, ir nepieciešams mazāk novērtēt, kas nozīmē, ka novērtēšanai izmantotās datu kopas daļu var samazināt, palielinot datu kopas lielumu?
Mašīnmācīšanās jomā datu kopas lielumam ir izšķiroša nozīme novērtēšanas procesā. Saikne starp datu kopas lielumu un novērtēšanas prasībām ir sarežģīta un atkarīga no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir taisnība, ka, palielinoties datu kopas lielumam, novērtēšanai izmantotā datu kopas daļa var būt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
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
Kāpēc ir svarīgi sadalīt datus apmācības un apstiprināšanas kopās? Cik daudz datu parasti tiek atvēlēts apstiprināšanai?
Datu sadalīšana apmācības un apstiprināšanas kopās ir būtisks solis konvolucionālo neironu tīklu (CNN) apmācībā dziļas mācīšanās uzdevumiem. Šis process ļauj novērtēt mūsu modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju, kā arī novērst pārmērību. Šajā jomā ir ierasta prakse piešķirt noteiktu daļu no
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Konversijas neironu tīkls (CNN), Apmācība Convnet, Eksāmenu apskats
Kāpēc ir svarīgi izvēlēties atbilstošu mācību ātrumu?
Atbilstoša mācīšanās ātruma izvēle ir ārkārtīgi svarīga dziļās mācīšanās jomā, jo tā tieši ietekmē apmācības procesu un neironu tīkla modeļa vispārējo veiktspēju. Mācīšanās ātrums nosaka soļa lielumu, kurā modelis atjaunina savus parametrus apmācības posmā. Labi izvēlēts mācīšanās ātrums var novest
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Neironu tīkls, Apmācības modelis, Eksāmenu apskats
Kāpēc datu jaukšana ir svarīga, strādājot ar MNIST datu kopu dziļajā apmācībā?
Datu sajaukšana ir būtisks solis, strādājot ar MNIST datu kopu dziļajā apmācībā. MNIST datu kopa ir plaši izmantota etalona datu kopa datorredzes un mašīnmācīšanās jomā. Tas sastāv no lielas ar roku rakstītu ciparu attēlu kolekcijas ar atbilstošām etiķetēm, kas norāda katrā attēlā attēloto ciparu. The
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Datums, Datu kopas, Eksāmenu apskats
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