Čo je skóre F1?
Skóre F1 je široko používaná metrika v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v kontexte strojového učenia. Je to miera presnosti modelu, ktorá berie do úvahy presnosť aj vybavovanie. Skóre F1 je obzvlášť užitočné v situáciách, keď existuje nerovnováha v rozdelení tried
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Ako môžeme hodnotiť výkonnosť modelu CNN pri identifikácii psov verzus mačky a čo v tomto kontexte znamená presnosť 85 %?
Na vyhodnotenie výkonnosti modelu konvolučnej neurónovej siete (CNN) pri identifikácii psov oproti mačkám možno použiť niekoľko metrík. Jednou spoločnou metrikou je presnosť, ktorá meria podiel správne klasifikovaných obrázkov z celkového počtu hodnotených obrázkov. V tomto kontexte presnosť 85 % znamená, že model bol identifikovaný správne
Ako porovnáme skupiny identifikované algoritmom k-means so stĺpcom „prežili“?
Aby sme porovnali skupiny identifikované algoritmom k-means so stĺpcom „prežili“ v súbore údajov Titanicu, musíme vyhodnotiť súlad medzi výsledkami zoskupovania a skutočným stavom prežitia cestujúcich. Dá sa to urobiť výpočtom rôznych metrík výkonu, ako je presnosť, presnosť, zapamätanie a skóre F1. Tieto metriky poskytujú prehľad
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Zhlukovanie, k-prostriedky a stredný posun, K znamená s titánskym súborom údajov, Preskúmanie skúšky
Aký je účel komponentu Evaluator v TFX?
Komponent Evaluator v TFX, čo je skratka pre TensorFlow Extended, hrá dôležitú úlohu v celkovom procese strojového učenia. Jeho účelom je zhodnotiť výkonnosť modelov strojového učenia a poskytnúť cenné poznatky o ich efektivite. Komponent Evaluator to umožňuje porovnaním predpovedí vytvorených modelmi s označeniami základnej pravdy
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Rozšírenie TensorFlow (TFX), Distribuované spracovanie a komponenty, Preskúmanie skúšky
Vysvetlite techniku kvantovania a jej úlohu pri znižovaní presnosti TPU V1.
Kvantovanie je technika používaná v oblasti strojového učenia na zníženie presnosti číselných hodnôt, najmä v kontexte jednotiek TPU (Tensor Processing Units). TPU sú špecializovaný hardvér vyvinutý spoločnosťou Google na zrýchlenie pracovného zaťaženia strojového učenia. Sú navrhnuté tak, aby vykonávali maticové operácie efektívne a pri vysokej rýchlosti, vďaka čomu sú ideálne pre
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Odbornosť v strojovom učení, Tensor Processing Units - história a hardvér, Preskúmanie skúšky