Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
În domeniul învățării automate, hiperparametrii joacă un rol crucial în determinarea performanței și comportamentului unui algoritm. Hiperparametrii sunt parametrii care sunt stabiliți înainte de începerea procesului de învățare. Ele nu sunt învățate în timpul antrenamentului; în schimb, ei controlează procesul de învățare în sine. În schimb, parametrii modelului sunt învățați în timpul antrenamentului, cum ar fi greutățile
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
Relația dintre numărul de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției este un aspect crucial care afectează semnificativ performanța și capacitatea de generalizare a modelului. O epocă se referă la o trecere completă prin întregul set de date de antrenament. Înțelegerea modului în care numărul de epoci influențează acuratețea predicției este esențială
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, Probleme de supraalimentare și subalimentare, Rezolvarea problemelor de supraadaptare și subadaptare ale modelului - partea 1
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt toți hiperparametri?
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt într-adevăr aspecte cruciale în învățarea automată și sunt denumite în mod obișnuit hiperparametri. Pentru a înțelege acest concept, să analizăm fiecare termen individual. Dimensiunea lotului: dimensiunea lotului este un hiperparametru care definește numărul de mostre procesate înainte ca greutățile modelului să fie actualizate în timpul antrenamentului. Se joaca
Cum sunt legați unul de celălalt parametrii de reglare ML și hiperparametrii?
Parametrii de reglare și hiperparametrii sunt concepte înrudite în domeniul învățării automate. Parametrii de reglare sunt specifici unui anumit algoritm de învățare automată și sunt utilizați pentru a controla comportamentul algoritmului în timpul antrenamentului. Pe de altă parte, hiperparametrii sunt parametri care nu sunt învățați din date, dar sunt setați înainte de
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Cei 7 pași ai învățării automate
Ce sunt hiperparametrii?
Hiperparametrii joacă un rol crucial în domeniul învățării automate, în special în contextul Google Cloud Machine Learning. Pentru a înțelege hiperparametrii, este important să înțelegem mai întâi conceptul de învățare automată. Învățarea automată este un subset de inteligență artificială care se concentrează pe dezvoltarea de algoritmi și modele care pot învăța din date și
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Ce este algoritmul de creștere a gradului?
Modelele de instruire în domeniul inteligenței artificiale, în special în contextul Google Cloud Machine Learning, implică utilizarea diverșilor algoritmi pentru a optimiza procesul de învățare și pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor. Un astfel de algoritm este algoritmul de creștere a gradului. Gradient Boosting este o metodă puternică de învățare de ansamblu care combină mai mulți cursanți slabi, cum ar fi
De ce este necesar să aprofundăm în funcționarea interioară a algoritmilor de învățare automată pentru a obține o precizie mai mare?
Pentru a obține o precizie mai mare în algoritmii de învățare automată, este necesar să aprofundăm funcționarea lor interioară. Acest lucru este valabil mai ales în domeniul învățării profunde, unde rețelele neuronale complexe sunt antrenate pentru a îndeplini sarcini precum jocurile. Înțelegând mecanismele și principiile de bază ale acestor algoritmi, ne putem informa
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Antrenarea unei rețele neuronale pentru a juca un joc cu TensorFlow și Open AI, Introducere, Revizuirea examenului
Care sunt cei trei termeni care trebuie înțeleși pentru a utiliza AI Platform Optimizer?
Pentru a utiliza eficient AI Platform Optimizer în Google Cloud AI Platform, este esențial să înțelegeți trei termeni cheie: studiu, încercare și măsurare. Acești termeni formează baza pentru înțelegerea și valorificarea capabilităților AI Platform Optimizer. În primul rând, un studiu se referă la un set orchestrat de încercări care vizează optimizarea a
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Platforma Google Cloud AI, Optimizator de platformă AI, Revizuirea examenului
Cum poate fi utilizat AI Platform Optimizer pentru a optimiza sistemele care nu sunt de învățare automată?
AI Platform Optimizer este un instrument puternic oferit de Google Cloud care poate fi folosit pentru a optimiza sistemele care nu sunt de învățare automată. Deși este conceput în primul rând pentru optimizarea modelelor de învățare automată, poate fi, de asemenea, folosit pentru a îmbunătăți performanța sistemelor non-ML prin aplicarea tehnicilor de optimizare. Pentru a înțelege cum poate fi utilizat AI Platform Optimizer
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Platforma Google Cloud AI, Optimizator de platformă AI, Revizuirea examenului
Ce puteți face dacă identificați imagini etichetate greșit sau alte probleme cu performanța modelului dvs.?
Când lucrați cu modele de învățare automată, nu este neobișnuit să întâlniți imagini etichetate greșit sau alte probleme cu performanța modelului. Aceste probleme pot apărea din diverse motive, cum ar fi eroarea umană în etichetarea datelor, părtinirea datelor de antrenament sau limitările modelului în sine. Cu toate acestea, este important să abordăm acestea
- 1
- 2