Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
En la sfero de maŝinlernado, hiperparametroj ludas decidan rolon en determinado de la efikeco kaj konduto de algoritmo. Hiperparametroj estas parametroj kiuj estas fiksitaj antaŭ ol la lernado komenciĝas. Ili ne estas lernataj dum trejnado; anstataŭe, ili kontrolas la lernprocezon mem. En kontrasto, modelparametroj estas lernitaj dum trejnado, kiel ekzemple pezoj
Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
La rilato inter la nombro da epokoj en maŝinlernadmodelo kaj la precizeco de prognozo estas decida aspekto kiu signife influas la efikecon kaj ĝeneraligan kapablon de la modelo. Epoko rilatas al unu kompleta trapaso tra la tuta trejna datumaro. Kompreni kiel la nombro da epokoj influas antaŭdiran precizecon estas esenca
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Problemoj de tro-ekipado kaj sub-ekipado, Solvante la problemojn de trotaŭgaj kaj malsufiĉaj modeloj - parto 1
Ĉu aro-grandeco, epoko kaj datumaro estas ĉiuj hiperparametroj?
Bata grandeco, epoko kaj datumaro estas ja decidaj aspektoj en maŝinlernado kaj estas ofte nomataj hiperparametroj. Por kompreni ĉi tiun koncepton, ni enprofundigu ĉiun terminon individue. Arograndeco: La arograndeco estas hiperparametro kiu difinas la nombron da provaĵoj prilaboritaj antaŭ ol la pezoj de la modelo estas ĝisdatigitaj dum trejnado. Ĝi ludas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kiel ML-agordaj parametroj kaj hiperparametroj rilatas unu al la alia?
Agordaj parametroj kaj hiperparametroj estas rilataj konceptoj en la kampo de maŝinlernado. Agordaj parametroj estas specifaj por speciala maŝinlernada algoritmo kaj estas uzataj por kontroli la konduton de la algoritmo dum trejnado. Aliflanke, hiperparametroj estas parametroj kiuj ne estas lernitaj de la datenoj sed estas fiksitaj antaŭ la
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kio estas hiperparametroj?
Hiperparametroj ludas decidan rolon en la kampo de maŝina lernado, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning. Por kompreni hiperparametrojn, gravas unue ekkompreni la koncepton de maŝinlernado. Maŝina lernado estas subaro de artefarita inteligenteco, kiu fokusiĝas al evoluigado de algoritmoj kaj modeloj, kiuj povas lerni de datumoj kaj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas la algoritmo de Gradient Boosting?
Trejnaj modeloj en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, implikas uzi diversajn algoritmojn por optimumigi la lernadon kaj plibonigi la precizecon de antaŭdiroj. Unu tia algoritmo estas la Gradient Boosting-algoritmo. Gradienta Akcelo estas potenca ensembla lernmetodo, kiu kombinas plurajn malfortajn lernantojn, kiel ekzemple
Kial necesas pliprofundiĝi en la internan funkciadon de maŝinlernado-algoritmoj por atingi pli altan precizecon?
Por atingi pli altan precizecon en maŝinlernado-algoritmoj, necesas pliprofundiĝi en ilian internan funkciadon. Ĉi tio estas precipe vera en la kampo de profunda lernado, kie kompleksaj neŭralaj retoj estas trejnitaj por plenumi taskojn kiel ludi ludojn. Komprenante la subestajn mekanismojn kaj principojn de ĉi tiuj algoritmoj, ni povas informiĝi
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Enkonduko, Ekzamena revizio
Kiuj estas la tri terminoj, kiujn oni devas kompreni por uzi AI Platform Optimizer?
Por efike uzi la AI Platform-Optimizilon en la Google Cloud AI Platform, estas esence ekkompreni tri ŝlosilajn terminojn: studo, provo kaj mezurado. Ĉi tiuj terminoj formas la bazon por kompreni kaj ekspluati la kapablojn de la AI Platformo Optimizer. Unue, studo rilatas al reĝisorita aro de provoj celantaj optimumigi a
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Platformo Google Cloud AI, Optimigilo de AI Platformo, Ekzamena revizio
Kiel oni povas uzi AI Platform Optimizer por optimumigi ne-maŝin-lernajn sistemojn?
AI Platform Optimizer estas potenca ilo ofertita de Google Cloud, kiu povas esti uzata por optimumigi ne-maŝin-lernajn sistemojn. Kvankam ĝi estas ĉefe desegnita por optimumigi maŝinlernajn modelojn, ĝi ankaŭ povas esti utiligata por plibonigi la agadon de ne-ML-sistemoj aplikante optimumigajn teknikojn. Por kompreni kiel AI Platform Optimizer povas esti uzata en
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Platformo Google Cloud AI, Optimigilo de AI Platformo, Ekzamena revizio
Kion vi povas fari se vi identigas misetikeditajn bildojn aŭ aliajn problemojn kun la agado de via modelo?
Kiam vi laboras kun maŝinlernantaj modeloj, ne estas malofte renkonti misetikeditajn bildojn aŭ aliajn problemojn kun la agado de la modelo. Tiuj temoj povas ekesti pro diversaj kialoj kiel ekzemple homa eraro en etikedado de la datenoj, biasoj en la trejnaddatenoj, aŭ limigoj de la modelo mem. Tamen, estas grave trakti ĉi tiujn
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, AutoML Vision - parto 2, Ekzamena revizio
- 1
- 2