Kiel oni povas detekti biasojn en maŝinlernado kaj kiel oni povas malhelpi ĉi tiujn biasojn?
Detekti biasojn en maŝinlernado-modeloj estas decida aspekto por certigi justajn kaj etikajn AI-sistemojn. Biasoj povas ekestiĝi de diversaj stadioj de la maŝinlernada dukto, inkluzive de datumkolektado, antaŭprilaborado, trajtoselektado, modeltrejnado kaj deplojo. Detekti biasojn implikas kombinaĵon de statistika analizo, domajna scio kaj kritika pensado. En ĉi tiu respondo, ni
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
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
Ĉu TensorBoard povas esti uzata interrete?
Jes, oni povas uzi TensorBoard rete por bildigi maŝinlernajn modelojn. TensorBoard estas potenca bildiga ilo, kiu venas kun TensorFlow, populara malfermfonta maŝinlernada kadro evoluigita de Guglo. Ĝi permesas vin spuri kaj bildigi diversajn aspektojn de viaj maŝinlernado-modeloj, kiel modelaj grafikaĵoj, trejnaj metrikoj kaj enkonstruadoj. Vidante ĉi tiujn
Kie oni povas trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo?
Por trovi la Iris-datumaron uzatan en la ekzemplo oni povas aliri ĝin per la UCI-Maŝina Lernado-Deponejo. La Iris-datumserio estas ofte uzata datumaro en la kampo de maŝinlernado por klasifiktaskoj, precipe en edukaj kuntekstoj pro sia simpleco kaj efikeco en montrado de diversaj maŝinlernado-algoritmoj. La UCI-Maŝino
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Kio estas Generative Pre-trejnita Transformilo (GPT) modelo?
Generative Pre-Trained Transformer (GPT) estas speco de artefarita inteligenteco-modelo kiu utiligas nekontrolitan lernadon por kompreni kaj generi homsimilan tekston. GPT-modeloj estas antaŭtrejnitaj sur vastaj kvantoj de tekstaj datumoj kaj povas esti fajnagorditaj por specifaj taskoj kiel ekzemple tekstogenerado, tradukado, resumo kaj demando-respondo. En la kunteksto de maŝinlernado, precipe ene
Ĉu Python estas necesa por Maŝina Lernado?
Python estas vaste uzata programlingvo en la kampo de Maŝina Lernado (ML) pro sia simpleco, ĉiuflankeco kaj la havebleco de multaj bibliotekoj kaj kadroj kiuj subtenas ML-taskojn. Kvankam ne estas postulo uzi Python por ML, ĝi estas sufiĉe rekomendita kaj preferita de multaj praktikistoj kaj esploristoj en la
Ĉu nekontrolita modelo bezonas trejnadon kvankam ĝi ne havas etikeditan datumojn?
Nekontrolita modelo en maŝinlernado ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado ĉar ĝi celas trovi ŝablonojn kaj rilatojn ene de la datenoj sen antaŭdifinitaj etikedoj. Kvankam nekontrolita lernado ne implikas la uzon de etikeditaj datenoj, la modelo ankoraŭ devas sperti trejnan procezon por lerni la subesta strukturo de la datenoj.
Kio estas kelkaj ekzemploj de duonkontrolita lernado?
Semi-kontrolita lernado estas maŝinlernadparadigmo kiu falas inter kontrolita lernado (kie ĉiuj datenoj estas etikeditaj) kaj nekontrolita lernado (kie neniuj datenoj estas etikeditaj). En duonkontrolita lernado, la algoritmo lernas de kombinaĵo de malgranda kvanto de etikeditaj datenoj kaj granda kvanto de neetikeditaj datenoj. Ĉi tiu aliro estas precipe utila dum akiro
Kiel oni scias kiam uzi kontrolitan kontraŭ nekontrolitan trejnadon?
Kontrolita kaj nekontrolita lernado estas du fundamentaj specoj de maŝinlernadparadigmoj kiuj servas apartajn celojn bazitajn sur la naturo de la datenoj kaj la celoj de la tasko ĉe mano. Kompreni kiam uzi kontrolitan trejnadon kontraŭ nekontrolita trejnado estas decida en desegnado de efikaj maŝinlernado-modeloj. La elekto inter ĉi tiuj du aliroj dependas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
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