Cum se știe dacă un model este instruit corespunzător? Este acuratețea un indicator cheie și trebuie să fie peste 90%?
Determinarea dacă un model de învățare automată este pregătit corespunzător este un aspect critic al procesului de dezvoltare a modelului. Deși acuratețea este o măsură importantă (sau chiar o măsură cheie) în evaluarea performanței unui model, nu este singurul indicator al unui model bine pregătit. Atingerea unei precizii de peste 90% nu este un lucru universal
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Este testarea unui model ML cu date care ar fi putut fi utilizate anterior în formarea modelului o fază de evaluare adecvată în învățarea automată?
Faza de evaluare în învățarea automată este o etapă critică care implică testarea modelului pe baza datelor pentru a-i evalua performanța și eficacitatea. Când se evaluează un model, se recomandă, în general, să se utilizeze date care nu au fost văzute de model în timpul fazei de antrenament. Acest lucru ajută la asigurarea unor rezultate de evaluare imparțial și de încredere.
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Cei 7 pași ai învățării automate
Este inferența o parte din antrenamentul modelului mai degrabă decât predicția?
În domeniul învățării automate, în special în contextul Google Cloud Machine Learning, afirmația „Inferența este mai degrabă o parte din formarea modelului decât a predicției” nu este în întregime exactă. Inferența și predicția sunt etape distincte în conducta de învățare automată, fiecare având un scop diferit și având loc în puncte diferite ale
Ce algoritm ML este potrivit pentru a antrena modelul pentru compararea documentelor de date?
Un algoritm care este bine potrivit pentru a antrena un model pentru compararea documentelor de date este algoritmul de similaritate cosinus. Asemănarea cosinusului este o măsură a asemănării dintre doi vectori nenuli ai unui spațiu produs interior care măsoară cosinusul unghiului dintre ei. În contextul comparării documentelor, este folosit pentru a determina
Care sunt principalele diferențe în încărcarea și antrenamentul setului de date Iris între versiunile Tensorflow 1 și Tensorflow 2?
Codul original furnizat pentru a încărca și antrena setul de date iris a fost proiectat pentru TensorFlow 1 și este posibil să nu funcționeze cu TensorFlow 2. Această discrepanță apare din cauza anumitor modificări și actualizări introduse în această versiune mai nouă a TensorFlow, care vor fi totuși tratate în detaliu în cele ce urmează. subiecte care vor avea legătură directă cu TensorFlow
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Estimatori simpli și simpli
Algoritmii de învățare automată pot învăța să prezică sau să clasifice date noi, nevăzute. Ce implică proiectarea modelelor predictive de date neetichetate?
Proiectarea modelelor predictive pentru date neetichetate în învățarea automată implică mai mulți pași și considerații cheie. Datele neetichetate se referă la datele care nu au etichete sau categorii țintă predefinite. Scopul este de a dezvolta modele care pot prezice sau clasifica cu exactitate date noi, nevăzute, pe baza modelelor și relațiilor învățate din datele disponibile.
Cum să construiți un model în Google Cloud Machine Learning?
Pentru a construi un model în Google Cloud Machine Learning Engine, trebuie să urmați un flux de lucru structurat care implică diferite componente. Aceste componente includ pregătirea datelor, definirea modelului și instruirea acestuia. Să explorăm fiecare pas mai detaliat. 1. Pregătirea datelor: Înainte de a crea un model, este esențial să vă pregătiți
De ce evaluarea este de 80% pentru instruire și 20% pentru evaluare, dar nu invers?
Alocarea a 80% pondere pentru antrenament și 20% pondere pentru evaluare în contextul învățării automate este o decizie strategică bazată pe mai mulți factori. Această distribuție își propune să atingă un echilibru între optimizarea procesului de învățare și asigurarea unei evaluări precise a performanței modelului. În acest răspuns, vom aprofunda motivele
Care sunt ponderile și părtinirile în AI?
Ponderile și părtinirile sunt concepte fundamentale în domeniul inteligenței artificiale, în special în domeniul învățării automate. Ele joacă un rol crucial în formarea și funcționarea modelelor de învățare automată. Mai jos este o explicație cuprinzătoare a greutăților și a prejudecăților, explorând semnificația lor și modul în care sunt utilizate în contextul mașinii.
Care este definiția unui model în învățarea automată?
Un model în învățarea automată se referă la o reprezentare matematică sau un algoritm care este antrenat pe un set de date pentru a face predicții sau decizii fără a fi programat în mod explicit. Este un concept fundamental în domeniul inteligenței artificiale și joacă un rol crucial în diverse aplicații, de la recunoașterea imaginilor până la procesarea limbajului natural. În
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Cei 7 pași ai învățării automate