Este pierderea în afara eșantionului o pierdere de validare?
În domeniul învățării profunde, în special în contextul evaluării modelului și al evaluării performanței, distincția dintre pierderea în afara eșantionului și pierderea de validare are o importanță primordială. Înțelegerea acestor concepte este crucială pentru practicienii care urmăresc să înțeleagă eficacitatea și capacitățile de generalizare ale modelelor lor de învățare profundă. Pentru a aprofunda în complexitatea acestor termeni,
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Introducere, Introducere în învățarea profundă cu Python și Pytorch
Cum să știi care algoritm are nevoie de mai multe date decât celălalt?
În domeniul învățării automate, cantitatea de date cerută de diferiți algoritmi poate varia în funcție de complexitatea acestora, capacitățile de generalizare și natura problemei care se rezolvă. Determinarea care algoritm are nevoie de mai multe date decât altul poate fi un factor crucial în proiectarea unui sistem eficient de învățare automată. Să explorăm diverși factori care
Datele recomandate de obicei sunt împărțite între formare și evaluare aproape de 80% până la 20% în mod corespunzător?
Diviziunea obișnuită între instruire și evaluare în modelele de învățare automată nu este fixă și poate varia în funcție de diferiți factori. Cu toate acestea, în general, se recomandă alocarea unei părți semnificative a datelor pentru instruire, de obicei în jur de 70-80%, și rezervarea părții rămase pentru evaluare, care ar fi în jur de 20-30%. Această divizare asigură că
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pași suplimentari în învățarea automată, Big data pentru modelele de instruire în cloud
Este necesar să se utilizeze alte date pentru instruirea și evaluarea modelului?
În domeniul învățării automate, utilizarea datelor suplimentare pentru instruirea și evaluarea modelelor este într-adevăr necesară. Deși este posibil să se antreneze și să se evalueze modele folosind un singur set de date, includerea altor date poate îmbunătăți considerabil performanța și capacitățile de generalizare ale modelului. Acest lucru este valabil mai ales în
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Este corect că, dacă setul de date este mare, este nevoie de mai puțină evaluare, ceea ce înseamnă că fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi redusă odată cu creșterea dimensiunii setului de date?
În domeniul învățării automate, dimensiunea setului de date joacă un rol crucial în procesul de evaluare. Relația dintre dimensiunea setului de date și cerințele de evaluare este complexă și depinde de diverși factori. Cu toate acestea, este în general adevărat că, pe măsură ce dimensiunea setului de date crește, fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Rețele neuronale profunde și estimatori
Ce este un set de date de testare?
Un set de date de testare, în contextul învățării automate, este un subset de date care este utilizat pentru a evalua performanța unui model de învățare automată antrenat. Este diferit de setul de date de antrenament, care este utilizat pentru a antrena modelul. Scopul setului de date de testare este de a evalua cât de bine
De ce este importantă împărțirea datelor în seturi de instruire și validare? Câte date sunt de obicei alocate pentru validare?
Împărțirea datelor în seturi de instruire și validare este un pas crucial în formarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru sarcinile de învățare profundă. Acest proces ne permite să evaluăm performanța și capacitatea de generalizare a modelului nostru, precum și să prevenim supraadaptarea. În acest domeniu, este o practică comună alocarea unei anumite porțiuni din
De ce este important să alegeți o rată de învățare adecvată?
Alegerea unei rate de învățare adecvate este de cea mai mare importanță în domeniul învățării profunde, deoarece are un impact direct asupra procesului de formare și a performanței generale a modelului rețelei neuronale. Rata de învățare determină dimensiunea pasului la care modelul își actualizează parametrii în timpul fazei de antrenament. O rată de învățare bine selectată poate duce
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Retea neurala, Model de instruire, Revizuirea examenului
De ce este importantă amestecarea datelor atunci când lucrați cu setul de date MNIST în deep learning?
Schimbarea datelor este un pas esențial atunci când lucrați cu setul de date MNIST în deep learning. Setul de date MNIST este un set de date de referință utilizat pe scară largă în domeniul viziunii computerizate și al învățării automate. Este alcătuită dintr-o colecție mare de imagini cu cifre scrise de mână, cu etichete corespunzătoare care indică cifra reprezentată în fiecare imagine. The
Care este scopul separării datelor în seturi de date de instruire și testare în deep learning?
Scopul separării datelor în seturi de date de instruire și testare în deep learning este de a evalua performanța și capacitatea de generalizare a unui model antrenat. Această practică este esențială pentru a evalua cât de bine modelul poate prezice pe date nevăzute și pentru a evita supraadaptarea, care apare atunci când un model devine prea specializat pentru
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Date, Datasets, Revizuirea examenului