Kiel oni scias ĉu modelo estas ĝuste trejnita? Ĉu precizeco estas ŝlosila indikilo kaj ĉu ĝi devas esti super 90%?
Determini ĉu maŝinlernadmodelo estas konvene trejnita estas kritika aspekto de la modelevoluoprocezo. Dum precizeco estas grava metriko (aŭ eĉ ŝlosila metriko) en taksado de la agado de modelo, ĝi ne estas la sola indikilo de bone trejnita modelo. Atingi precizecon super 90% ne estas universala
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Ĉu testi ML-modelon kontraŭ datumoj, kiuj povus esti antaŭe uzataj en modeltrejnado, estas taŭga taksada fazo en maŝina lernado?
La taksadfazo en maŝinlernado estas kritika paŝo kiu implikas testi la modelon kontraŭ datumoj por taksi ĝian efikecon kaj efikecon. Dum taksado de modelo, estas ĝenerale rekomendite uzi datumojn, kiuj ne estis viditaj de la modelo dum la trejna fazo. Ĉi tio helpas certigi nepartiajn kaj fidindajn taksajn rezultojn.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Ĉu inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro?
En la kampo de maŝinlernado, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, la deklaro "Inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro" ne estas tute preciza. Inferenco kaj antaŭdiro estas apartaj stadioj en la maŝinlernada dukto, ĉiu servanta malsaman celon kaj okazante en malsamaj punktoj en la
Kiu ML-algoritmo taŭgas por trejni modelon por komparo de datendokumentoj?
Unu algoritmo kiu estas bone konvenita por trejni modelon por datendokumenta komparo estas la kosinusa similecalgoritmo. Kosinussimileco estas kvanto de simileco inter du ne-nulaj vektoroj de interna produktspaco kiu mezuras la kosinuso de la angulo inter ili. En la kunteksto de dokumenta komparo, ĝi estas uzata por determini
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kio estas la ĉefaj diferencoj en ŝarĝo kaj trejnado de la Iris-datumaro inter Tensorflow 1 kaj Tensorflow 2 versioj?
La origina kodo provizita por ŝarĝi kaj trejni la irisan datumaron estis desegnita por TensorFlow 1 kaj eble ne funkcias kun TensorFlow 2. Ĉi tiu diferenco okazas pro iuj ŝanĝoj kaj ĝisdatigoj enkondukitaj en ĉi tiu pli nova versio de TensorFlow, kiuj estos tamen detale kovritaj en posta. temoj kiuj rekte rilatos al TensorFlow
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Maŝinlernado-algoritmoj povas lerni antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn. Kion implicas la dezajno de prognozaj modeloj de neetikeditaj datumoj?
La dezajno de prognozaj modeloj por neetikeditaj datenoj en maŝinlernado implikas plurajn ŝlosilajn paŝojn kaj konsiderojn. Neetikeditaj datumoj rilatas al datumoj, kiuj ne havas antaŭdifinitajn celetikedojn aŭ kategoriojn. La celo estas evoluigi modelojn kiuj povas precize antaŭdiri aŭ klasifiki novajn, neviditajn datumojn bazitajn sur ŝablonoj kaj rilatoj lernitaj de la disponeblaj.
Kiel konstrui modelon en Google Cloud Machine Learning?
Por konstrui modelon en la Google Cloud Machine Learning Engine, vi devas sekvi strukturitan laborfluon, kiu implikas diversajn komponentojn. Ĉi tiuj komponantoj inkluzivas prepari viajn datumojn, difini vian modelon kaj trejni ĝin. Ni esploru ĉiun paŝon pli detale. 1. Preparante la Datumojn: Antaŭ krei modelon, estas grave prepari vian
Kial la taksado estas 80% por trejnado kaj 20% por taksado sed ne male?
La asigno de 80% pezo al trejnado kaj 20% pezo al taksado en la kunteksto de maŝinlernado estas strategia decido bazita sur pluraj faktoroj. Ĉi tiu distribuo celas atingi ekvilibron inter optimumigado de la lernado kaj certigado de preciza taksado de la agado de la modelo. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en la kialojn
Kio estas pezoj kaj biasoj en AI?
Pezoj kaj biasoj estas fundamentaj konceptoj en la kampo de artefarita inteligenteco, specife en la domajno de maŝinlernado. Ili ludas decidan rolon en la trejnado kaj funkciado de maŝinlernado-modeloj. Malsupre estas ampleksa klarigo pri pezoj kaj biasoj, esplorante ilian signifon kaj kiel ili estas uzataj en la kunteksto de maŝino.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kio estas la difino de modelo en maŝinlernado?
Modelo en maŝinlernado rilatas al matematika reprezentado aŭ algoritmo kiu estas trejnita sur datumaro por fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programita. Ĝi estas fundamenta koncepto en la kampo de artefarita inteligenteco kaj ludas decidan rolon en diversaj aplikoj, intervalante de bildrekono ĝis naturlingva prilaborado. En
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado