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
Aký je účel používania epoch v hlbokom učení?
Účelom používania epoch v hlbokom učení je trénovať neurónovú sieť iteratívnym prezentovaním trénovacích údajov modelu. Epocha je definovaná ako jeden úplný prechod cez celý tréningový súbor údajov. Počas každej epochy model aktualizuje svoje vnútorné parametre na základe chyby, ktorú robí pri predpovedaní výstupu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Pokrok s hlbokým učením, Analýza modelu, Preskúmanie skúšky
Aké boli rozdiely medzi základnými, malými a väčšími modelmi z hľadiska architektúry a výkonu?
Rozdiely medzi základnými, malými a väčšími modelmi z hľadiska architektúry a výkonu možno pripísať variáciám v počte vrstiev, jednotiek a parametrov použitých v každom modeli. Vo všeobecnosti sa architektúra modelu neurónovej siete týka organizácie a usporiadania jej vrstiev, zatiaľ čo výkon sa týka toho, ako
- 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 2, Preskúmanie skúšky
V čom sa z hľadiska výkonu modelu líši underfitting od overfittingu?
Nedostatočná a nadmerná montáž sú dva bežné problémy v modeloch strojového učenia, ktoré môžu výrazne ovplyvniť ich výkon. Pokiaľ ide o výkonnosť modelu, k nedostatočnému prispôsobeniu dochádza, keď je model príliš jednoduchý na zachytenie základných vzorov v údajoch, čo vedie k nízkej presnosti predikcie. Na druhej strane, nadmerná montáž nastáva, keď je model príliš zložitý
- 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 2, Preskúmanie skúšky
Vysvetlite koncept nedostatočného vybavenia a prečo sa vyskytuje v modeloch strojového učenia.
Nedostatočné prispôsobenie je jav, ktorý sa vyskytuje v modeloch strojového učenia, keď model nedokáže zachytiť základné vzorce a vzťahy prítomné v údajoch. Vyznačuje sa vysokou odchýlkou a nízkym rozptylom, výsledkom čoho je model, ktorý je príliš jednoduchý na to, aby presne reprezentoval zložitosť údajov. V tomto vysvetlení budeme
- 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, Preskúmanie skúšky
Aké odchýlky boli pozorované vo výkone modelu na nových, neviditeľných údajoch?
Výkonnosť modelu strojového učenia na nových, neviditeľných údajoch sa môže líšiť od výkonu na trénovacích údajoch. Tieto odchýlky, známe aj ako chyby zovšeobecnenia, vznikajú v dôsledku niekoľkých faktorov v modeli a údajoch. V kontexte AutoML Vision, výkonného nástroja poskytovaného službou Google Cloud na úlohy klasifikácie obrázkov,