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
Kio estas la celo uzi epokojn en profunda lernado?
La celo de uzado de epokoj en profunda lernado estas trejni neŭralan reton ripete prezentante la trejnajn datumojn al la modelo. Epoko estas difinita kiel unu kompleta trapaso tra la tuta trejna datumaro. Dum ĉiu epoko, la modelo ĝisdatigas siajn internajn parametrojn surbaze de la eraro kiun ĝi faras en antaŭdiro de la produktaĵo
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Progresante per profunda lernado, Modelanalizo, Ekzamena revizio
Kio estis la diferencoj inter la bazlinio, malgrandaj kaj pli grandaj modeloj laŭ arkitekturo kaj rendimento?
La diferencoj inter la bazlinio, malgrandaj, kaj pli grandaj modeloj laŭ arkitekturo kaj efikeco povas esti atribuitaj al varioj en la nombro da tavoloj, unuoj, kaj parametroj uzitaj en ĉiu modelo. Ĝenerale, la arkitekturo de neŭrala reto-modelo rilatas al la organizo kaj aranĝo de siaj tavoloj, dum efikeco rilatas al kiel
- 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 2, Ekzamena revizio
Kiel subfiksado diferencas de trofitting laŭ modelefikeco?
Subfitting kaj trofitting estas du oftaj problemoj en maŝinlernado modeloj kiuj povas signife influi ilian efikecon. Laŭ modelefikeco, malsufiĉado okazas kiam modelo estas tro simpla por kapti la subestajn padronojn en la datenoj, rezultigante malbonan prognozan precizecon. Aliflanke, troagordado okazas kiam modelo fariĝas tro kompleksa
- 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 2, Ekzamena revizio
Klarigu la koncepton de malsufiĉo kaj kial ĝi okazas en maŝinlernado-modeloj.
Subfitting estas fenomeno kiu okazas en maŝinlernantaj modeloj kiam la modelo ne kaptas la subestajn padronojn kaj rilatojn ĉeestantajn en la datenoj. Ĝi estas karakterizita per alta biaso kaj malalta varianco, rezultigante modelon kiu estas tro simpla por precize reprezenti la kompleksecon de la datenoj. En ĉi tiu klarigo, ni faros
- 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, Ekzamena revizio
Kio estis la devioj observitaj en la agado de la modelo sur novaj, neviditaj datumoj?
La agado de maŝinlernada modelo sur novaj, neviditaj datumoj povas devii de sia agado sur la trejnaj datumoj. Tiuj devioj, ankaŭ konataj kiel ĝeneralaj eraroj, ekestas pro pluraj faktoroj en la modelo kaj la datenoj. En la kunteksto de AutoML Vision, potenca ilo provizita de Google Cloud por bildaj klasifiktaskoj,
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, AutoML Vision - parto 2, Ekzamena revizio