Ako sa dajú odhaliť skreslenia v strojovom učení a ako sa dá týmto skresleniam predchádzať?
Detekcia predsudkov v modeloch strojového učenia je kľúčovým aspektom zabezpečenia spravodlivých a etických systémov AI. Predsudky môžu vzniknúť v rôznych fázach procesu strojového učenia, vrátane zberu údajov, predbežného spracovania, výberu funkcií, trénovania modelu a nasadenia. Detekcia predsudkov zahŕňa kombináciu štatistickej analýzy, znalostí domény a kritického myslenia. V tejto odpovedi sme
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
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
Dá sa TensorBoard používať online?
Áno, TensorBoard je možné použiť online na vizualizáciu modelov strojového učenia. TensorBoard je výkonný vizualizačný nástroj, ktorý sa dodáva s TensorFlow, populárnym open source rámcom strojového učenia vyvinutým spoločnosťou Google. Umožňuje vám sledovať a vizualizovať rôzne aspekty vašich modelov strojového učenia, ako sú modelové grafy, tréningové metriky a vloženia. Vizualizáciou týchto
Kde možno nájsť súbor údajov Iris použitý v príklade?
Ak chcete nájsť súbor údajov Iris použitý v príklade, môžete k nemu pristupovať prostredníctvom UCI Machine Learning Repository. Súbor údajov Iris je bežne používaný súbor údajov v oblasti strojového učenia pre klasifikačné úlohy, najmä vo vzdelávacích kontextoch, vďaka svojej jednoduchosti a účinnosti pri demonštrácii rôznych algoritmov strojového učenia. Stroj UCI
Čo je model generatívneho predtrénovaného transformátora (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) je typ modelu umelej inteligencie, ktorý využíva učenie bez dozoru na pochopenie a generovanie textu podobného ľudskému. Modely GPT sú vopred natrénované na obrovské množstvo textových údajov a možno ich doladiť pre špecifické úlohy, ako je generovanie textu, preklad, sumarizácia a odpovedanie na otázky. V kontexte strojového učenia, najmä v rámci
Je Python potrebný pre strojové učenie?
Python je široko používaný programovací jazyk v oblasti strojového učenia (ML) vďaka svojej jednoduchosti, všestrannosti a dostupnosti mnohých knižníc a rámcov, ktoré podporujú úlohy ML. Aj keď to nie je požiadavka na používanie Pythonu pre ML, je to celkom odporúčané a preferované mnohými odborníkmi a výskumníkmi v
Potrebuje model bez dozoru školenie, hoci nemá označené údaje?
Model bez dozoru v strojovom učení nevyžaduje označené údaje na trénovanie, pretože jeho cieľom je nájsť vzory a vzťahy v údajoch bez preddefinovaných označení. Hoci učenie bez dozoru nezahŕňa použitie označených údajov, model musí ešte prejsť tréningovým procesom, aby sa naučil základnú štruktúru údajov.
Aké sú niektoré príklady učenia sa čiastočne pod dohľadom?
Učenie s čiastočným dohľadom je paradigma strojového učenia, ktorá spadá medzi učenie pod dohľadom (kde sú označené všetky údaje) a učenie bez dozoru (kde nie sú označené žiadne údaje). Pri čiastočne riadenom učení sa algoritmus učí z kombinácie malého množstva označených údajov a veľkého množstva neoznačených údajov. Tento prístup je obzvlášť užitočný pri získavaní
Ako človek vie, kedy použiť tréning pod dohľadom alebo bez dozoru?
Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru sú dva základné typy paradigiem strojového učenia, ktoré slúžia na odlišné účely na základe povahy údajov a cieľov danej úlohy. Pri navrhovaní efektívnych modelov strojového učenia je kľúčové pochopiť, kedy použiť školenie pod dohľadom verzus školenie bez dozoru. Voľba medzi týmito dvoma prístupmi závisí
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
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