Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
V oblasti strojového učenia, najmä pri využívaní platforiem, ako je napríklad Google Cloud Machine Learning, je hodnotenie výkonnosti modelu kritickou úlohou, ktorá zabezpečuje efektívnosť a spoľahlivosť modelu. Metriky hodnotenia výkonnosti modelu sú rôzne a vyberajú sa na základe typu problému, ktorý sa rieši, či už ide o problém
Aké sú niektoré podrobnejšie fázy strojového učenia?
Fázy strojového učenia predstavujú štruktúrovaný prístup k vývoju, nasadzovaniu a udržiavaniu modelov strojového učenia. Tieto fázy zabezpečujú, že proces strojového učenia je systematický, reprodukovateľný a škálovateľný. Nasledujúce časti poskytujú komplexný prehľad každej fázy s podrobným popisom kľúčových činností a úvah. 1. Definícia problému a zber údajov Definícia problému
Mali by sa v nasledujúcich krokoch trénovania modelu strojového učenia použiť samostatné údaje?
Proces trénovania modelov strojového učenia zvyčajne zahŕňa viacero krokov, z ktorých každý vyžaduje špecifické údaje na zabezpečenie účinnosti a presnosti modelu. Sedem krokov strojového učenia, ako je načrtnuté, zahŕňa zber údajov, prípravu údajov, výber modelu, trénovanie modelu, vyhodnotenie modelu, ladenie parametrov a vytváranie predpovedí. Každý z týchto krokov je odlišný
Čo sa stane, ak testovacia vzorka je 90 %, zatiaľ čo hodnotiaca alebo prediktívna vzorka je 10 %?
V oblasti strojového učenia, najmä pri využívaní rámcov, ako je Google Cloud Machine Learning, je rozdelenie množín údajov do podmnožín školenia, overovania a testovania základným krokom. Toto rozdelenie je rozhodujúce pre vývoj robustných a zovšeobecniteľných prediktívnych modelov. Špecifický prípad, keď testovacia vzorka tvorí 90 % údajov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Vyžaduje si správny prístup k neurónovým sieťam trénovací súbor údajov a súbor údajov testovania mimo vzorky, ktoré musia byť úplne oddelené?
V oblasti hlbokého učenia, najmä pri využívaní neurónových sietí, je mimoriadne dôležité správne zaobchádzanie so súbormi údajov. Otázka sa týka toho, či správny prístup vyžaduje trénovací súbor údajov aj súbor údajov testovania mimo vzorky a či je potrebné tieto súbory údajov úplne oddeliť. Základný princíp strojového učenia
Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
V oblasti hlbokého učenia, najmä v kontexte hodnotenia modelu a hodnotenia výkonu, má rozdiel medzi stratou mimo vzorky a stratou pri validácii prvoradý význam. Pochopenie týchto pojmov je dôležité pre odborníkov, ktorí chcú pochopiť účinnosť a zovšeobecnenie svojich modelov hlbokého učenia. Aby sme zvážili zložitosť týchto pojmov, to
Ako sa dajú odhaliť skreslenia v strojovom učení a ako sa dá týmto skresleniam predchádzať?
Detekcia predsudkov v modeloch strojového učenia je dôležitým aspektom zabezpečenia spravodlivých a etických systémov AI. Predsudky môžu vzniknúť v rôznych fázach procesu strojového učenia, vrátane zberu údajov, predbežného spracovania, výberu funkcií, trénovania modelu a nasadenia. Detekcia predsudkov zahŕňa kombináciu štatistickej analýzy, znalostí domény a kritického myslenia. V tejto odpovedi sme
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Algoritmy strojového učenia sa môžu naučiť predpovedať alebo klasifikovať nové, neviditeľné údaje. Čo zahŕňa návrh prediktívnych modelov neoznačených údajov?
Návrh prediktívnych modelov pre neoznačené údaje v strojovom učení zahŕňa niekoľko kľúčových krokov a úvah. Neoznačené údaje sa týkajú údajov, ktoré nemajú preddefinované cieľové označenia alebo kategórie. Cieľom je vyvinúť modely, ktoré dokážu presne predpovedať alebo klasifikovať nové, neviditeľné údaje na základe vzorov a vzťahov získaných z dostupných
Prečo je hodnotenie 80 % za školenie a 20 % za hodnotenie, ale nie naopak?
Pridelenie 80% váhy tréningu a 20% váhy hodnoteniu v kontexte strojového učenia je strategické rozhodnutie založené na niekoľkých faktoroch. Cieľom tejto distribúcie je dosiahnuť rovnováhu medzi optimalizáciou procesu učenia a zabezpečením presného hodnotenia výkonnosti modelu. V tejto odpovedi zvážime dôvody
Aký je účel rozdelenia údajov do tréningových a testovacích súborov údajov v hlbokom vzdelávaní?
Účelom rozdelenia údajov do trénovacích a testovacích súborov údajov v hlbokom učení je zhodnotiť výkonnosť a schopnosť zovšeobecnenia trénovaného modelu. Tento postup je nevyhnutný na posúdenie toho, ako dobre dokáže model predpovedať neviditeľné údaje, a aby sa predišlo prepracovaniu, ku ktorému dochádza, keď sa model stane príliš špecializovaným na to, aby
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, dátum, dátovej sady, Preskúmanie skúšky