Hogyan lehet észlelni a torzításokat a gépi tanulásban, és hogyan lehet megakadályozni ezeket a torzításokat?
A gépi tanulási modellek torzításainak észlelése kulcsfontosságú szempont a tisztességes és etikus AI-rendszerek biztosításához. A torzítások a gépi tanulási folyamat különböző szakaszaiból származhatnak, beleértve az adatgyűjtést, az előfeldolgozást, a funkciók kiválasztását, a modell betanítását és a telepítést. A torzítások észlelése magában foglalja a statisztikai elemzés, a területi ismeretek és a kritikai gondolkodás kombinációját. Ebben a válaszban mi
A kötegméret, az epocha és az adatkészlet mérete mind hiperparaméterek?
A kötegméret, a korszak és az adatkészlet mérete valóban kulcsfontosságú szempont a gépi tanulásban, és általában hiperparamétereknek nevezik. Ennek a fogalomnak a megértéséhez vizsgáljuk meg az egyes kifejezéseket külön-külön. Kötegméret: A kötegméret egy hiperparaméter, amely meghatározza a feldolgozott minták számát, mielőtt a modell súlyozása frissítésre kerülne a képzés során. Játszik
Használható a TensorBoard online?
Igen, a TensorBoard online is használható a gépi tanulási modellek megjelenítésére. A TensorBoard egy hatékony vizualizációs eszköz, amely a TensorFlow-val, a Google által fejlesztett, népszerű nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszerrel érkezik. Lehetővé teszi a gépi tanulási modellek különféle aspektusainak nyomon követését és megjelenítését, például modellgrafikonokat, képzési mutatókat és beágyazásokat. Ezeket vizualizálva
Hol található a példában használt Iris adatkészlet?
A példában használt Iris adatkészlet megtalálásához hozzáférhet az UCI Machine Learning Repository-n keresztül. Az Iris adatkészlet egy általánosan használt adatkészlet a gépi tanulás területén osztályozási feladatokhoz, különösen oktatási környezetben, mivel egyszerű és hatékony a különböző gépi tanulási algoritmusok bemutatásában. Az UCI gép
Mi az a generatív előképzett transzformátor (GPT) modell?
A Generatív Pre-trained Transformer (GPT) a mesterséges intelligencia egy olyan modellje, amely felügyelet nélküli tanulást használ az emberhez hasonló szöveg megértéséhez és generálásához. A GPT-modellek hatalmas mennyiségű szöveges adatra vannak előtanulva, és finomhangolhatók bizonyos feladatokra, például szöveggenerálásra, fordításra, összegzésre és kérdésmegválaszolásra. A gépi tanulás keretében, különösen azon belül
Szükséges-e Python a gépi tanuláshoz?
A Python egy széles körben használt programozási nyelv a gépi tanulás (ML) területén, egyszerűsége, sokoldalúsága, valamint számos, az ML feladatokat támogató könyvtár és keretrendszer elérhetősége miatt. Bár nem követelmény a Python használata ML-hez, sok gyakorló és kutató nagyon ajánlja és kedveli.
Szükséges-e egy felügyelt modell képzése, bár nincsenek címkézett adatai?
A gépi tanulás felügyelet nélküli modelljéhez nincs szükség címkézett adatokra a betanításhoz, mivel célja az adatokon belüli minták és kapcsolatok keresése előre meghatározott címkék nélkül. Bár a felügyelet nélküli tanulás nem jár címkézett adatok használatával, a modellnek még mindig át kell esnie egy betanítási folyamaton, hogy megtanulja az adatok mögöttes szerkezetét.
Milyen példák vannak a félig felügyelt tanulásra?
A félig felügyelt tanulás egy gépi tanulási paradigma, amely a felügyelt tanulás (ahol minden adat meg van jelölve) és a nem felügyelt tanulás (ahol nincs adat címkézve) közé esik. A félig felügyelt tanulás során az algoritmus kis mennyiségű címkézett adat és nagy mennyiségű címkézetlen adat kombinációjából tanul. Ez a megközelítés különösen hasznos megszerzésekor
Honnan tudja valaki, hogy mikor kell felügyelt vagy nem felügyelt képzést használni?
A felügyelt és a nem felügyelt tanulás a gépi tanulási paradigmák két alapvető típusa, amelyek az adatok természetétől és az adott feladat céljaitól függően eltérő célokat szolgálnak. A hatékony gépi tanulási modellek megtervezéséhez kulcsfontosságú annak megértése, hogy mikor kell felügyelt képzést használni a nem felügyelt képzéssel szemben. A két megközelítés közötti választás attól függ
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