Ĉu la ekster-specimena perdo estas validuma perdo?
En la sfero de profunda lernado, precipe en la kunteksto de modeltakso kaj spektaklotaksado, la distingo inter ekster-de-prova perdo kaj validumadperdo tenas plej gravan signifon. Kompreni tiujn konceptojn estas decida por terapiistoj celantaj kompreni la efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn de siaj profundaj lernaj modeloj. Por enprofundiĝi en la komplikaĵojn de ĉi tiuj terminoj,
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch
Kiel scii, kiu algoritmo bezonas pli da datumoj ol la alia?
En la kampo de maŝinlernado, la kvanto de datenoj postulataj per malsamaj algoritmoj povas varii dependi de ilia komplekseco, ĝeneraligkapabloj, kaj la naturo de la problemo estanta solvita. Determini kiu algoritmo bezonas pli da datumoj ol alia povas esti decida faktoro en dezajnado de efika maŝinlernada sistemo. Ni esploru diversajn faktorojn kiuj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Ĉu la kutime rekomenditaj datumoj estas dividitaj inter trejnado kaj taksado proksima al 80% ĝis 20% responde?
La kutima disigo inter trejnado kaj taksado en maŝinlernado-modeloj ne estas fiksita kaj povas varii depende de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale rekomendite asigni signifan parton de la datumoj por trejnado, tipe ĉirkaŭ 70-80%, kaj rezervi la restantan parton por taksado, kiu estus ĉirkaŭ 20-30%. Ĉi tiu disigo certigas tion
Ĉu necesas uzi aliajn datumojn por trejnado kaj taksado de la modelo?
En la kampo de maŝinlernado, la uzo de pliaj datumoj por trejnado kaj taksado de modeloj ja estas necesa. Dum estas eble trejni kaj taksi modelojn uzante ununuran datumaron, la inkludo de aliaj datenoj povas multe plifortigi la efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn de la modelo. Ĉi tio estas precipe vera en la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Ĉu estas ĝuste, ke se datumserio estas granda oni bezonas malpli da taksado, kio signifas, ke la frakcio de la datumaro uzata por taksado povas esti malpliigita kun pliigita grandeco de la datumaro?
En la kampo de maŝinlernado, la grandeco de la datumaro ludas decidan rolon en la taksadprocezo. La rilato inter datenseriograndeco kaj taksadpostuloj estas kompleksa kaj dependas de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale vere ke kiam la datumargrandeco pliiĝas, la frakcio de la datumaro uzita por taksado povas esti
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Kio estas prova datuma aro?
Testa datumaro, en la kunteksto de maŝinlernado, estas subaro de datenoj, kiu estas uzata por taksi la agadon de edukita maŝinlernada modelo. Ĝi estas aparta de la trejna datumaro, kiu estas uzata por trejni la modelon. La celo de la testa datumaro estas taksi kiom bone
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kial gravas dividi la datumojn en arojn de trejnado kaj validigo? Kiom da datumoj estas kutime asignitaj por validumado?
Dividi la datumojn en trejnadon kaj validumajn arojn estas decida paŝo en trejnado de konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN) por profundaj lernaj taskoj. Ĉi tiu procezo permesas al ni taksi la agadon kaj ĝeneraligan kapablon de nia modelo, kaj ankaŭ malhelpi troagordon. En ĉi tiu kampo, estas ofta praktiko asigni certan parton de la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Konvola neŭrala reto (CNN), Trejnado Convnet, Ekzamena revizio
Kial gravas elekti taŭgan lernprocenton?
Elekti taŭgan lernprocenton estas plej grava en la kampo de profunda lernado, ĉar ĝi rekte influas la trejnan procezon kaj la ĝeneralan agadon de la neŭrala reto-modelo. La lernfrekvenco determinas la paŝograndecon ĉe kiu la modelo ĝisdatigas siajn parametrojn dum la trejnadfazo. Bone elektita lernprocento povas konduki
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Neura reto, Trejnada modelo, Ekzamena revizio
Kial miksi la datumojn gravas kiam vi laboras kun la MNIST-datumaro en profunda lernado?
Miksi la datumojn estas esenca paŝo kiam oni laboras kun la MNIST-datumaro en profunda lernado. La MNIST-datumserio estas vaste uzata komparnorma datumaro en la kampo de komputila vizio kaj maŝinlernado. Ĝi konsistas el granda kolekto de manskribitaj ciferbildoj, kun ekvivalentaj etikedoj indikante la ciferon reprezentitan en ĉiu bildo. La
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets, Ekzamena revizio
Kio estas la celo apartigi datumojn en trejnadon kaj testadon de datumaroj en profunda lernado?
La celo de apartigado de datenoj en trejnadon kaj testado de datumaroj en profunda lernado devas taksi la efikecon kaj ĝeneraligan kapablon de edukita modelo. Tiu praktiko estas esenca por taksi kiom bone la modelo povas antaŭdiri sur neviditaj datenoj kaj eviti troagordon, kiu okazas kiam modelo iĝas tro specialigita por
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets, Ekzamena revizio