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
Care este scopul utilizării epocilor în deep learning?
Scopul utilizării epocilor în învățarea profundă este de a antrena o rețea neuronală prin prezentarea iterativă a datelor de antrenament la model. O epocă este definită ca o trecere completă prin întregul set de date de antrenament. În fiecare epocă, modelul își actualizează parametrii interni în funcție de eroarea pe care o face în prezicerea rezultatului
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Înaintând cu învățarea profundă, Analiza modelului, Revizuirea examenului
Care au fost diferențele dintre modelele de bază, mici și mai mari în ceea ce privește arhitectura și performanța?
Diferențele dintre modelele de bază, mici și mai mari în ceea ce privește arhitectura și performanța pot fi atribuite variațiilor numărului de straturi, unități și parametri utilizați în fiecare model. În general, arhitectura unui model de rețea neuronală se referă la organizarea și aranjarea straturilor sale, în timp ce performanța se referă la modul în care
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, Probleme de supraalimentare și subalimentare, Rezolvarea problemelor de supraadaptare și subadaptare ale modelului - partea 2, Revizuirea examenului
Cum diferă underfitting de suprafitting în ceea ce privește performanța modelului?
Subadaptarea și supraadaptarea sunt două probleme frecvente în modelele de învățare automată care le pot afecta semnificativ performanța. În ceea ce privește performanța modelului, subadaptarea are loc atunci când un model este prea simplu pentru a capta tiparele subiacente în date, rezultând o acuratețe predictivă slabă. Pe de altă parte, supraajustarea are loc atunci când un model devine prea complex
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, Probleme de supraalimentare și subalimentare, Rezolvarea problemelor de supraadaptare și subadaptare ale modelului - partea 2, Revizuirea examenului
Explicați conceptul de underfitting și de ce apare în modelele de învățare automată.
Underfitting este un fenomen care apare în modelele de învățare automată atunci când modelul nu reușește să capteze modelele și relațiile de bază prezente în date. Se caracterizează prin părtinire mare și varianță scăzută, rezultând un model prea simplu pentru a reprezenta cu exactitate complexitatea datelor. În această explicație, vom face
- Publicat în Inteligenta Artificiala, Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow, Probleme de supraalimentare și subalimentare, Rezolvarea problemelor de supraadaptare și subadaptare ale modelului - partea 1, Revizuirea examenului
Care au fost abaterile observate în performanța modelului pe date noi, nevăzute?
Performanța unui model de învățare automată pe date noi, nevăzute se poate abate de la performanța sa pe datele de antrenament. Aceste abateri, cunoscute și sub numele de erori de generalizare, apar din cauza mai multor factori din model și date. În contextul AutoML Vision, un instrument puternic oferit de Google Cloud pentru sarcini de clasificare a imaginilor,