Πώς ξέρει κανείς εάν ένα μοντέλο είναι σωστά εκπαιδευμένο; Είναι η ακρίβεια βασικός δείκτης και πρέπει να είναι πάνω από 90%;
Ο καθορισμός του εάν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης είναι κατάλληλα εκπαιδευμένο είναι μια κρίσιμη πτυχή της διαδικασίας ανάπτυξης του μοντέλου. Ενώ η ακρίβεια είναι μια σημαντική μέτρηση (ή ακόμα και μια βασική μέτρηση) για την αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου, δεν είναι ο μοναδικός δείκτης ενός καλά εκπαιδευμένου μοντέλου. Η επίτευξη ακρίβειας άνω του 90% δεν είναι καθολική
Είναι η δοκιμή ενός μοντέλου ML έναντι δεδομένων που θα μπορούσαν να είχαν χρησιμοποιηθεί προηγουμένως στην εκπαίδευση μοντέλων μια σωστή φάση αξιολόγησης στη μηχανική εκμάθηση;
Η φάση αξιολόγησης στη μηχανική μάθηση είναι ένα κρίσιμο βήμα που περιλαμβάνει τη δοκιμή του μοντέλου έναντι δεδομένων για την αξιολόγηση της απόδοσης και της αποτελεσματικότητάς του. Κατά την αξιολόγηση ενός μοντέλου, γενικά συνιστάται η χρήση δεδομένων που δεν έχουν δει το μοντέλο κατά τη φάση της εκπαίδευσης. Αυτό βοηθά στη διασφάλιση αμερόληπτων και αξιόπιστων αποτελεσμάτων αξιολόγησης.
Είναι το συμπέρασμα μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ειδικά στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, η δήλωση "Το συμπέρασμα είναι μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης" δεν είναι απολύτως ακριβής. Το συμπέρασμα και η πρόβλεψη είναι διακριτά στάδια στον αγωγό μηχανικής μάθησης, το καθένα εξυπηρετεί διαφορετικό σκοπό και εμφανίζεται σε διαφορετικά σημεία του
Ποιος αλγόριθμος ML είναι κατάλληλος για την εκπαίδευση του μοντέλου για σύγκριση εγγράφων δεδομένων;
Ένας αλγόριθμος που είναι κατάλληλος για την εκπαίδευση ενός μοντέλου για σύγκριση εγγράφων δεδομένων είναι ο αλγόριθμος ομοιότητας συνημιτόνου. Η ομοιότητα συνημιτόνου είναι ένα μέτρο ομοιότητας μεταξύ δύο μη μηδενικών διανυσμάτων ενός εσωτερικού γινομενικού χώρου που μετρά το συνημίτονο της μεταξύ τους γωνίας. Στο πλαίσιο της σύγκρισης εγγράφων, χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό
Ποιες είναι οι κύριες διαφορές στη φόρτωση και την εκπαίδευση του συνόλου δεδομένων Iris μεταξύ των εκδόσεων Tensorflow 1 και Tensorflow 2;
Ο αρχικός κώδικας που παρέχεται για τη φόρτωση και την εκπαίδευση του συνόλου δεδομένων ίριδας σχεδιάστηκε για το TensorFlow 1 και ενδέχεται να μην λειτουργεί με το TensorFlow 2. Αυτή η ασυμφωνία προκύπτει λόγω ορισμένων αλλαγών και ενημερώσεων που εισάγονται σε αυτήν τη νεότερη έκδοση του TensorFlow, οι οποίες ωστόσο θα καλυφθούν λεπτομερώς στη συνέχεια θέματα που θα σχετίζονται άμεσα με το TensorFlow
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να μάθουν να προβλέπουν ή να ταξινομούν νέα, αόρατα δεδομένα. Τι περιλαμβάνει ο σχεδιασμός προγνωστικών μοντέλων δεδομένων χωρίς ετικέτα;
Ο σχεδιασμός προγνωστικών μοντέλων για δεδομένα χωρίς ετικέτα στη μηχανική μάθηση περιλαμβάνει πολλά βασικά βήματα και ζητήματα. Τα δεδομένα χωρίς ετικέτα αναφέρονται σε δεδομένα που δεν έχουν προκαθορισμένες ετικέτες ή κατηγορίες στόχων. Ο στόχος είναι να αναπτυχθούν μοντέλα που να μπορούν να προβλέψουν ή να ταξινομήσουν με ακρίβεια νέα, αόρατα δεδομένα με βάση μοτίβα και σχέσεις που αντλήθηκαν από τα διαθέσιμα
Πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο στο Google Cloud Machine Learning;
Για να δημιουργήσετε ένα μοντέλο στο Google Cloud Machine Learning Engine, πρέπει να ακολουθήσετε μια δομημένη ροή εργασίας που περιλαμβάνει διάφορα στοιχεία. Αυτά τα στοιχεία περιλαμβάνουν την προετοιμασία των δεδομένων σας, τον καθορισμό του μοντέλου σας και την εκπαίδευσή του. Ας εξερευνήσουμε κάθε βήμα με περισσότερες λεπτομέρειες. 1. Προετοιμασία των δεδομένων: Πριν δημιουργήσετε ένα μοντέλο, είναι σημαντικό να προετοιμάσετε το δικό σας
Γιατί η αξιολόγηση είναι 80% για εκπαίδευση και 20% για αξιολόγηση αλλά όχι το αντίθετο;
Η κατανομή του συντελεστή βαρύτητας 80% στην προπόνηση και 20% βαρύτητας στην αξιολόγηση στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης είναι μια στρατηγική απόφαση που βασίζεται σε διάφορους παράγοντες. Αυτή η κατανομή στοχεύει στην επίτευξη ισορροπίας μεταξύ της βελτιστοποίησης της μαθησιακής διαδικασίας και της εξασφάλισης ακριβούς αξιολόγησης της απόδοσης του μοντέλου. Σε αυτή την απάντηση, θα εμβαθύνουμε στους λόγους
Τι είναι τα βάρη και οι προκαταλήψεις στο AI;
Τα βάρη και οι προκαταλήψεις είναι θεμελιώδεις έννοιες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά στον τομέα της μηχανικής μάθησης. Παίζουν κρίσιμο ρόλο στην εκπαίδευση και τη λειτουργία των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Παρακάτω είναι μια περιεκτική εξήγηση των βαρών και των προκαταλήψεων, διερευνώντας τη σημασία τους και πώς χρησιμοποιούνται στο πλαίσιο της μηχανής
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Εισαγωγή, Τι είναι η μηχανική μάθηση
Ποιος είναι ο ορισμός ενός μοντέλου στη μηχανική μάθηση;
Ένα μοντέλο στη μηχανική μάθηση αναφέρεται σε μια μαθηματική αναπαράσταση ή αλγόριθμο που εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων για να κάνει προβλέψεις ή αποφάσεις χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά. Είναι μια θεμελιώδης έννοια στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και παίζει καθοριστικό ρόλο σε διάφορες εφαρμογές, που κυμαίνονται από την αναγνώριση εικόνας έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Σε