Honnan lehet tudni, hogy egy modell megfelelően képzett? A pontosság kulcsfontosságú mutató, és 90% felett kell lennie?
Annak meghatározása, hogy egy gépi tanulási modell megfelelően képzett-e, a modellfejlesztési folyamat kritikus szempontja. Bár a pontosság fontos mérőszám (vagy akár kulcsfontosságú mérőszám) egy modell teljesítményének értékelésében, nem ez az egyetlen mutatója a jól képzett modellnek. A 90% feletti pontosság elérése nem univerzális
Az ML-modell tesztelése olyan adatokkal szemben, amelyeket korábban a modellképzésben felhasználhattak volna, megfelelő értékelési szakasz a gépi tanulásban?
A gépi tanulás értékelési szakasza kritikus lépés, amely magában foglalja a modell tesztelését az adatokkal összehasonlítva, hogy felmérje teljesítményét és hatékonyságát. A modell értékelésekor általában olyan adatok felhasználása javasolt, amelyeket a modell a betanítási szakaszban nem látott. Ez segít biztosítani az elfogulatlan és megbízható értékelési eredményeket.
A következtetés inkább a modellképzés része, mint az előrejelzés?
A gépi tanulás területén, különösen a Google Cloud Machine Learning kontextusában, a „következtetés a modellképzés része, nem pedig előrejelzés” kijelentés nem teljesen pontos. A következtetés és az előrejelzés a gépi tanulás folyamatának különálló szakaszai, mindegyik más célt szolgál, és a tanulás különböző pontjain fordul elő.
Melyik ML algoritmus alkalmas a modell betanítására adatdokumentum-összehasonlításhoz?
Az egyik algoritmus, amely jól alkalmas egy adatdokumentum-összehasonlítási modell betanítására, a koszinusz hasonlósági algoritmus. A koszinusz hasonlóság egy belső szorzattér két nullától eltérő vektora közötti hasonlóság mértéke, amely a köztük lévő szög koszinuszát méri. A dokumentum-összehasonlítás keretében annak meghatározására szolgál
Melyek a fő különbségek az Iris adatkészlet betöltésében és betanításában a Tensorflow 1 és Tensorflow 2 verziók között?
Az írisz adatkészlet betöltéséhez és betanításához biztosított eredeti kódot a TensorFlow 1-hez tervezték, és előfordulhat, hogy nem működik a TensorFlow 2-vel. Ez az eltérés a TensorFlow újabb verziójában bevezetett bizonyos változtatások és frissítések miatt következik be, amelyekről azonban a későbbiekben részletesen kitérünk. olyan témák, amelyek közvetlenül kapcsolódnak a TensorFlow-hoz
A gépi tanulási algoritmusok megtanulhatják megjósolni vagy osztályozni az új, nem látott adatokat. Mit foglal magában a címkézetlen adatok prediktív modelljeinek tervezése?
A gépi tanulásban a címkézetlen adatok prediktív modelljeinek tervezése több kulcsfontosságú lépést és megfontolást foglal magában. A címkézetlen adatok olyan adatokra vonatkoznak, amelyek nem rendelkeznek előre meghatározott célcímkékkel vagy kategóriákkal. A cél olyan modellek kidolgozása, amelyek pontosan előre jelezhetik vagy osztályozhatják az új, nem látott adatokat a rendelkezésre álló minták és kapcsolatok alapján.
Hogyan készítsünk modellt a Google Cloud Machine Learningben?
Ha modellt szeretne felépíteni a Google Cloud Machine Learning Engine-ben, egy strukturált munkafolyamatot kell követnie, amely különböző összetevőket tartalmaz. Ezen összetevők közé tartozik az adatok előkészítése, a modell meghatározása és betanítása. Vizsgáljuk meg részletesebben az egyes lépéseket. 1. Az adatok előkészítése: A modell létrehozása előtt döntő fontosságú, hogy előkészítse a modellt
Miért 80% az értékelés a képzésre és 20% az értékelésre, de nem az ellenkezője?
A gépi tanulás kontextusában a 80%-os súlyozás felosztása a képzésre és a 20%-os súlyozás az értékelésre több tényezőn alapuló stratégiai döntés. Ennek az elosztásnak az a célja, hogy egyensúlyt teremtsen a tanulási folyamat optimalizálása és a modell teljesítményének pontos értékelése között. Ebben a válaszban az okokat vizsgáljuk meg
Mik azok a súlyok és torzítások az AI-ban?
A súlyok és a torzítások alapvető fogalmak a mesterséges intelligencia területén, különösen a gépi tanulás területén. Döntő szerepet játszanak a gépi tanulási modellek képzésében és működésében. Az alábbiakban átfogó magyarázatot adunk a súlyokról és torzításokról, feltárva azok jelentőségét és használatukat a gépekkel összefüggésben.
Mi a modell meghatározása a gépi tanulásban?
A gépi tanulás modellje olyan matematikai reprezentációra vagy algoritmusra utal, amelyet egy adatkészletre képeztek ki, hogy előrejelzéseket vagy döntéseket hozzon anélkül, hogy kifejezetten programoznák. Ez egy alapvető fogalom a mesterséges intelligencia területén, és kulcsfontosságú szerepet játszik a különböző alkalmazásokban, a képfelismeréstől a természetes nyelvi feldolgozásig. Ban ben