Ako sa dá vedieť, či je modelka správne vycvičená? Je presnosť kľúčovým ukazovateľom a musí byť vyššia ako 90 %?
Určenie, či je model strojového učenia správne natrénovaný, je kritickým aspektom procesu vývoja modelu. Aj keď je presnosť dôležitou metrikou (alebo dokonca kľúčovou metrikou) pri hodnotení výkonu modelu, nie je jediným ukazovateľom dobre trénovaného modelu. Dosiahnutie presnosti nad 90% nie je univerzálne
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Je testovanie modelu ML proti údajom, ktoré sa predtým mohli použiť pri trénovaní modelov, správnou hodnotiacou fázou strojového učenia?
Hodnotiaca fáza strojového učenia je kritickým krokom, ktorý zahŕňa testovanie modelu oproti údajom s cieľom posúdiť jeho výkon a efektivitu. Pri hodnotení modelu sa vo všeobecnosti odporúča použiť údaje, ktoré model počas tréningovej fázy nevidel. To pomáha zabezpečiť nezaujaté a spoľahlivé výsledky hodnotenia.
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Je inferencia súčasťou modelového tréningu a nie predikcie?
V oblasti strojového učenia, konkrétne v kontexte Google Cloud Machine Learning, tvrdenie „Inferencia je súčasťou modelového tréningu a nie predikcie“ nie je úplne presné. Inferencia a predikcia sú odlišné fázy v procese strojového učenia, z ktorých každá slúži na iný účel a vyskytuje sa v rôznych bodoch
Ktorý ML algoritmus je vhodný na trénovanie modelu na porovnávanie dátových dokumentov?
Jedným z algoritmov, ktorý je vhodný na trénovanie modelu na porovnávanie údajových dokumentov, je algoritmus kosínusovej podobnosti. Kosínusová podobnosť je miera podobnosti medzi dvoma nenulovými vektormi vnútorného súčinového priestoru, ktorá meria kosínus uhla medzi nimi. V rámci porovnávania dokladov sa používa na určovanie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Aké sú hlavné rozdiely v načítavaní a trénovaní súboru údajov Iris medzi verziami Tensorflow 1 a Tensorflow 2?
Pôvodný kód poskytnutý na načítanie a trénovanie množiny údajov o dúhovke bol navrhnutý pre TensorFlow 1 a nemusí fungovať s TensorFlow 2. Tento nesúlad vzniká v dôsledku určitých zmien a aktualizácií zavedených v tejto novšej verzii TensorFlow, ktoré však budú podrobne uvedené v nasledujúcich témy, ktoré sa budú priamo týkať TensorFlow
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Jednoduché a jednoduché odhady
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
Ako vytvoriť model v Google Cloud Machine Learning?
Ak chcete vytvoriť model v nástroji Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovať podľa štruktúrovaného pracovného postupu, ktorý zahŕňa rôzne komponenty. Tieto komponenty zahŕňajú prípravu vašich údajov, definovanie vášho modelu a jeho školenie. Preskúmajme každý krok podrobnejšie. 1. Príprava dát: Pred vytvorením modelu je dôležité pripraviť si
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 sa ponoríme do dôvodov
Čo sú váhy a odchýlky v AI?
Váhy a odchýlky sú základnými pojmami v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v oblasti strojového učenia. Zohrávajú kľúčovú úlohu pri trénovaní a fungovaní modelov strojového učenia. Nižšie je uvedené komplexné vysvetlenie váh a odchýlky, skúmanie ich významu a spôsobu ich použitia v kontexte stroja
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Aká je definícia modelu v strojovom učení?
Model v strojovom učení sa vzťahuje na matematickú reprezentáciu alebo algoritmus, ktorý je trénovaný na súbore údajov, aby mohol robiť predpovede alebo rozhodnutia bez toho, aby bol explicitne naprogramovaný. Ide o základný koncept v oblasti umelej inteligencie a zohráva kľúčovú úlohu v rôznych aplikáciách, od rozpoznávania obrazu až po spracovanie prirodzeného jazyka. In