Kā var atklāt novirzes mašīnmācībā un kā šīs novirzes novērst?
Neobjektivitātes noteikšana mašīnmācīšanās modeļos ir būtisks aspekts godīgu un ētisku AI sistēmu nodrošināšanā. Novirzes var rasties no dažādiem mašīnmācīšanās konveijera posmiem, tostarp datu vākšana, pirmapstrāde, līdzekļu atlase, modeļu apmācība un izvietošana. Aizspriedumu noteikšana ietver statistiskās analīzes, domēna zināšanu un kritiskās domāšanas kombināciju. Šajā atbildē mēs
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums ir visi hiperparametri?
Partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums patiešām ir būtiski mašīnmācības aspekti, un tos parasti sauc par hiperparametriem. Lai saprastu šo jēdzienu, iedziļināsimies katrā terminā atsevišķi. Partijas lielums: partijas lielums ir hiperparametrs, kas nosaka apstrādāto paraugu skaitu, pirms treniņa laikā tiek atjaunināti modeļa svari. Tas spēlē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Vai TensorBoard var izmantot tiešsaistē?
Jā, TensorBoard var izmantot tiešsaistē, lai vizualizētu mašīnmācīšanās modeļus. TensorBoard ir spēcīgs vizualizācijas rīks, kas tiek piegādāts kopā ar TensorFlow — populāru Google izstrādāto atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvaru. Tas ļauj izsekot un vizualizēt dažādus mašīnmācīšanās modeļu aspektus, piemēram, modeļu diagrammas, apmācības metriku un iegulšanu. Vizualizējot šos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, TensorBoard modeļa vizualizēšanai
Kur var atrast piemērā izmantoto Iris datu kopu?
Lai atrastu piemērā izmantoto Iris datu kopu, tai var piekļūt, izmantojot UCI mašīnmācīšanās repozitoriju. Iris datu kopa ir plaši izmantota datu kopa mašīnmācības jomā klasifikācijas uzdevumiem, jo īpaši izglītības kontekstā, pateicoties tās vienkāršībai un efektivitātei dažādu mašīnmācīšanās algoritmu demonstrēšanā. UCI mašīna
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Kas ir ģeneratīvā iepriekš apmācīta transformatora (GPT) modelis?
Ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators (GPT) ir mākslīgā intelekta modeļa veids, kas izmanto bez uzraudzības mācīšanos, lai saprastu un ģenerētu cilvēkiem līdzīgu tekstu. GPT modeļi ir iepriekš apmācīti lielam teksta datu apjomam, un tos var precīzi noregulēt konkrētiem uzdevumiem, piemēram, teksta ģenerēšanai, tulkošanai, apkopošanai un atbildēm uz jautājumiem. Mašīnmācības kontekstā, īpaši iekšā
Vai Python ir nepieciešams mašīnmācībai?
Python ir plaši izmantota programmēšanas valoda mašīnmācīšanās (ML) jomā tās vienkāršības, daudzpusības un daudzu bibliotēku un ietvaru pieejamības dēļ, kas atbalsta ML uzdevumus. Lai gan Python izmantošana ML nav obligāta, daudzi praktiķi un pētnieki to ļoti iesaka un dod priekšroku.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai neuzraudzītam modelim ir nepieciešama apmācība, lai gan tam nav marķētu datu?
Nepārraudzītam mašīnmācības modelim apmācībai nav nepieciešami marķēti dati, jo tā mērķis ir atrast modeļus un attiecības datos bez iepriekš definētām etiķetēm. Lai gan mācīšanās bez uzraudzības neietver marķētu datu izmantošanu, modelim joprojām ir jāveic apmācības process, lai uzzinātu datu pamatā esošo struktūru
Kādi ir daži daļēji uzraudzītas mācīšanās piemēri?
Daļēji uzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās paradigma, kas atrodas starp uzraudzītu mācīšanos (kur visi dati ir marķēti) un neuzraudzītu mācīšanos (ja dati nav marķēti). Daļēji uzraudzītā apmācībā algoritms mācās no neliela marķētu datu un liela apjoma nemarķētu datu kombinācijas. Šī pieeja ir īpaši noderīga, iegūstot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kā zināt, kad izmantot uzraudzītu un bez uzraudzības apmācību?
Uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās ir divi galvenie mašīnmācīšanās paradigmu veidi, kas kalpo atšķirīgiem mērķiem, pamatojoties uz datu raksturu un uzdevuma mērķiem. Lai izstrādātu efektīvus mašīnmācīšanās modeļus, ir ļoti svarīgi saprast, kad izmantot uzraudzītu apmācību salīdzinājumā ar neuzraudzītu apmācību. Izvēle starp šīm divām pieejām ir atkarīga
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
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