Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
V oblasti strojového učenia hrajú hyperparametre kľúčovú úlohu pri určovaní výkonu a správania algoritmu. Hyperparametre sú parametre, ktoré sa nastavujú pred začatím procesu učenia. Neučia sa počas tréningu; namiesto toho kontrolujú samotný proces učenia. Naproti tomu parametre modelu sa učia počas tréningu, napríklad závažia
Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
Vzťah medzi počtom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovede je kľúčovým aspektom, ktorý výrazne ovplyvňuje výkonnosť a schopnosť zovšeobecnenia modelu. Epocha sa vzťahuje na jeden úplný prechod cez celý tréningový súbor údajov. Je nevyhnutné pochopiť, ako počet epoch ovplyvňuje presnosť predikcie
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadmerným vybavením a nedostatočným vybavením, Riešenie problémov s nadmerným a nedostatočným vybavením modelu - časť 1
Sú veľkosť dávky, epocha a veľkosť súboru údajov všetky hyperparametre?
Veľkosť dávky, epocha a veľkosť súboru údajov sú skutočne kľúčovými aspektmi strojového učenia a bežne sa označujú ako hyperparametre. Aby sme pochopili tento pojem, poďme sa ponoriť do každého pojmu jednotlivo. Veľkosť dávky: Veľkosť dávky je hyperparameter, ktorý definuje počet vzoriek spracovaných pred aktualizáciou váh modelu počas tréningu. Hrá sa
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Ako spolu súvisia parametre ladenia ML a hyperparametre?
Parametre ladenia a hyperparametre sú súvisiace pojmy v oblasti strojového učenia. Parametre ladenia sú špecifické pre konkrétny algoritmus strojového učenia a používajú sa na riadenie správania sa algoritmu počas tréningu. Na druhej strane hyperparametre sú parametre, ktoré sa neučia z údajov, ale nastavujú sa pred
Čo sú hyperparametre?
Hyperparametre hrajú kľúčovú úlohu v oblasti strojového učenia, konkrétne v kontexte Google Cloud Machine Learning. Na pochopenie hyperparametrov je dôležité najprv pochopiť koncept strojového učenia. Strojové učenie je podmnožinou umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na vývoj algoritmov a modelov, ktoré sa dokážu učiť z údajov a
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Čo je to algoritmus zosilnenia gradientu?
Tréningové modely v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v kontexte Google Cloud Machine Learning, zahŕňajú využitie rôznych algoritmov na optimalizáciu procesu učenia a zlepšenie presnosti predpovedí. Jedným z takýchto algoritmov je algoritmus Gradient Boosting. Gradient Boosting je výkonná metóda súborového učenia, ktorá kombinuje viacero slabých žiakov, ako napr
Prečo je potrebné hlbšie sa ponoriť do vnútorného fungovania algoritmov strojového učenia, aby sa dosiahla vyššia presnosť?
Na dosiahnutie vyššej presnosti v algoritmoch strojového učenia je potrebné hlbšie sa ponoriť do ich vnútorného fungovania. To platí najmä v oblasti hlbokého učenia, kde sú zložité neurónové siete trénované na vykonávanie úloh, ako je hranie hier. Pochopením základných mechanizmov a princípov týchto algoritmov môžeme získať informácie
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Cvičenie neurónovej siete na hranie hier s TensorFlow a Open AI, úvod, Preskúmanie skúšky
Aké sú tri pojmy, ktoré je potrebné pochopiť, aby ste mohli používať nástroj AI Platform Optimizer?
Na efektívne využitie nástroja AI Platform Optimizer v platforme Google Cloud AI je nevyhnutné pochopiť tri kľúčové pojmy: štúdium, test a meranie. Tieto výrazy tvoria základ pre pochopenie a využitie možností nástroja AI Platform Optimizer. Po prvé, štúdia sa týka organizovaného súboru pokusov zameraných na optimalizáciu a
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Platforma Google Cloud AI, Optimalizátor platformy AI, Preskúmanie skúšky
Ako možno použiť nástroj AI Platform Optimizer na optimalizáciu systémov bez strojového učenia?
AI Platform Optimizer je výkonný nástroj ponúkaný službou Google Cloud, ktorý možno použiť na optimalizáciu systémov bez strojového učenia. Aj keď je primárne navrhnutý na optimalizáciu modelov strojového učenia, dá sa využiť aj na zvýšenie výkonu systémov bez ML použitím optimalizačných techník. Aby ste pochopili, ako možno použiť nástroj AI Platform Optimizer
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Platforma Google Cloud AI, Optimalizátor platformy AI, Preskúmanie skúšky
Čo môžete urobiť, ak zistíte nesprávne označené obrázky alebo iné problémy s výkonom vášho modelu?
Pri práci s modelmi strojového učenia nie je nezvyčajné stretnúť nesprávne označené obrázky alebo iné problémy s výkonom modelu. Tieto problémy môžu vzniknúť z rôznych dôvodov, ako je ľudská chyba pri označovaní údajov, odchýlky v trénovacích údajoch alebo obmedzenia samotného modelu. Je však dôležité riešiť ich
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, AutoML Vision - časť 2, Preskúmanie skúšky
- 1
- 2