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 kľúčové pre odborníkov, ktorí chcú pochopiť účinnosť a možnosti zovšeobecnenia svojich modelov hlbokého učenia. Aby sme sa ponorili do zložitosti týchto výrazov,
Ako zistiť, ktorý algoritmus potrebuje viac údajov ako ten druhý?
V oblasti strojového učenia sa množstvo údajov požadovaných rôznymi algoritmami môže líšiť v závislosti od ich zložitosti, možností zovšeobecnenia a povahy riešeného problému. Určenie, ktorý algoritmus potrebuje viac údajov ako iný, môže byť kľúčovým faktorom pri navrhovaní efektívneho systému strojového učenia. Poďme preskúmať rôzne faktory, ktoré
Je zvyčajne odporúčané rozdelenie údajov medzi školenie a hodnotenie približne 80 % až 20 %?
Zvyčajné rozdelenie medzi tréningom a hodnotením v modeloch strojového učenia nie je pevné a môže sa líšiť v závislosti od rôznych faktorov. Vo všeobecnosti sa však odporúča vyčleniť značnú časť údajov na školenie, zvyčajne okolo 70 – 80 %, a zvyšnú časť ponechať na vyhodnotenie, čo by bolo okolo 20 – 30 %. Toto rozdelenie to zabezpečuje
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Veľké dáta pre tréningové modely v cloude
Je potrebné na trénovanie a hodnotenie modelu použiť iné údaje?
V oblasti strojového učenia je použitie dodatočných údajov na trénovanie a hodnotenie modelov skutočne nevyhnutné. Aj keď je možné trénovať a vyhodnocovať modely pomocou jedného súboru údajov, zahrnutie iných údajov môže výrazne zvýšiť výkon a možnosti zovšeobecnenia modelu. To platí najmä v
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Je správne, že ak je množina údajov veľká, potrebuje menej hodnotenia, čo znamená, že časť množiny údajov použitej na vyhodnotenie možno zmenšiť so zväčšením množiny údajov?
V oblasti strojového učenia hrá veľkosť súboru údajov kľúčovú úlohu v procese hodnotenia. Vzťah medzi veľkosťou súboru údajov a požiadavkami na hodnotenie je zložitý a závisí od rôznych faktorov. Vo všeobecnosti však platí, že s rastúcou veľkosťou súboru údajov môže byť zlomok súboru údajov použitý na vyhodnotenie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Čo je súbor testovacích údajov?
Súbor testovacích údajov je v kontexte strojového učenia podmnožinou údajov, ktoré sa používajú na vyhodnotenie výkonnosti trénovaného modelu strojového učenia. Odlišuje sa od súboru trénovacích údajov, ktorý sa používa na trénovanie modelu. Účelom súboru testovacích údajov je posúdiť, ako dobre
Prečo je dôležité rozdeliť dáta do tréningových a validačných sád? Koľko údajov sa zvyčajne prideľuje na overenie?
Rozdelenie údajov do tréningových a validačných sád je kľúčovým krokom pri trénovaní konvolučných neurónových sietí (CNN) pre úlohy hlbokého učenia. Tento proces nám umožňuje posúdiť výkonnosť a schopnosť zovšeobecnenia nášho modelu, ako aj zabrániť nadmernému prispôsobeniu. V tejto oblasti je bežnou praxou prideliť určitú časť
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Konvolučná neurónová sieť (CNN), Školenie Convnet, Preskúmanie skúšky
Prečo je dôležité zvoliť si vhodnú mieru učenia?
Výber vhodnej miery učenia je v oblasti hlbokého učenia nanajvýš dôležitý, pretože priamo ovplyvňuje tréningový proces a celkový výkon modelu neurónovej siete. Rýchlosť učenia určuje veľkosť kroku, pri ktorej model aktualizuje svoje parametre počas tréningovej fázy. Dobre zvolená miera učenia môže viesť
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Neurónová sieť, Tréningový model, Preskúmanie skúšky
Prečo je miešanie údajov dôležité pri práci so súborom údajov MNIST v hlbokom učení?
Miešanie údajov je základným krokom pri práci so súborom údajov MNIST v rámci hlbokého učenia. Dátový súbor MNIST je široko používaný referenčný súbor údajov v oblasti počítačového videnia a strojového učenia. Pozostáva z veľkej zbierky ručne písaných obrázkov číslic so zodpovedajúcimi štítkami označujúcimi číslicu zastúpenú na každom obrázku. The
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, dátum, dátovej sady, Preskúmanie skúšky
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