Kādi ir hiperparametru regulēšanas veidi?
Hiperparametru regulēšana ir būtisks posms mašīnmācīšanās procesā, jo tas ietver modeļa hiperparametru optimālo vērtību atrašanu. Hiperparametri ir parametri, kurus neiegūst no datiem, bet gan iestata lietotājs pirms modeļa apmācības. Viņi kontrolē mācīšanās algoritma uzvedību un var ievērojami
Kādi ir daži hiperparametru regulēšanas piemēri?
Hiperparametru regulēšana ir būtisks solis mašīnmācīšanās modeļu izveides un optimizēšanas procesā. Tas ietver parametru pielāgošanu, ko pats modelis neapgūst, bet gan iestatījis lietotājs pirms apmācības. Šie parametri būtiski ietekmē modeļa veiktspēju un uzvedību, kā arī optimālo vērtību atrašanu
Kas ir viens karstais kodējums?
Viens karstais kodējums ir paņēmiens, ko izmanto mašīnmācībā un datu apstrādē, lai attēlotu kategoriskos mainīgos kā bināros vektorus. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar algoritmiem, kas nevar tieši apstrādāt kategoriskus datus, piemēram, vienkāršiem un vienkāršiem aprēķiniem. Šajā atbildē mēs izpētīsim viena karstā kodējuma jēdzienu, tā mērķi un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Kā instalēt TensorFlow?
TensorFlow ir populāra atvērtā pirmkoda bibliotēka mašīnmācībai. Lai to instalētu, vispirms jāinstalē Python. Lūdzu, ņemiet vērā, ka piemēru Python un TensorFlow instrukcijas kalpo tikai kā abstrakta atsauce uz vienkāršiem un vienkāršiem aprēķiniem. Sīki izstrādāti norādījumi par TensorFlow 2.x versijas lietošanu tiks sniegti turpmākajos materiālos. Ja Tu vēlētos
Vai ir pareizi, ka sākotnējo datu kopu var sadalīt trīs galvenajās apakškopās: apmācības kopa, validācijas kopa (parametru precizēšanai) un testēšanas kopa (neredzētu datu veiktspējas pārbaude)?
Patiešām ir pareizi, ka sākotnējo datu kopu mašīnmācībā var iedalīt trīs galvenajās apakškopās: apmācības kopa, validācijas kopa un testēšanas kopa. Šīs apakškopas kalpo konkrētiem mērķiem mašīnmācīšanās darbplūsmā, un tām ir izšķiroša nozīme modeļu izstrādē un novērtēšanā. Apmācības komplekts ir lielākā apakškopa
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kā ML regulēšanas parametri un hiperparametri ir saistīti viens ar otru?
Noregulēšanas parametri un hiperparametri ir saistīti jēdzieni mašīnmācības jomā. Noregulēšanas parametri ir raksturīgi konkrētam mašīnmācīšanās algoritmam un tiek izmantoti, lai kontrolētu algoritma darbību apmācības laikā. No otras puses, hiperparametri ir parametri, kas netiek apgūti no datiem, bet ir iestatīti pirms
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
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 dziļo mācīšanos var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN)?
Padziļinātu mācīšanos patiešām var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN). Dziļā mācīšanās ir mašīnmācības apakšnozare, kas koncentrējas uz mākslīgo neironu tīklu apmācību ar vairākiem slāņiem, kas pazīstami arī kā dziļie neironu tīkli. Šie tīkli ir paredzēti, lai apgūtu hierarhiskus datu attēlojumus, tos iespējojot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Vai ir pareizi w un b parametru atjaunināšanas procesu saukt par mašīnmācības apmācības soli?
Apmācības solis mašīnmācīšanās kontekstā attiecas uz modeļa parametru, jo īpaši svara (w) un novirzes (b), atjaunināšanas procesu apmācības posmā. Šie parametri ir ļoti svarīgi, jo tie nosaka modeļa uzvedību un efektivitāti, veidojot prognozes. Tāpēc ir patiesi pareizi apgalvot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Vai Google TensorFlow ietvars ļauj paaugstināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē (piemēram, aizstājot kodēšanu ar konfigurāciju)?
Google TensorFlow sistēma patiešām ļauj izstrādātājiem palielināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē, ļaujot kodēšanu aizstāt ar konfigurāciju. Šī funkcija nodrošina ievērojamu priekšrocību produktivitātes un lietošanas vienkāršības ziņā, jo tā vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu izveides un izvietošanas procesu. Viens
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji