Ĉu altnivelaj serĉkapabloj estas uzkazo de Maŝinlernado?
Altnivelaj serĉkapabloj estas ja elstara uzkazo de Maŝina Lernado (ML). Maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por identigi padronojn kaj rilatojn ene de datenoj por fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programitaj. En la kunteksto de altnivelaj serĉkapabloj, Maŝina Lernado povas signife plibonigi la serĉan sperton provizante pli trafa kaj preciza.
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 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 la specoj de hiperparametra agordado?
Hiperparametro-agordado estas decida paŝo en la maŝinlernado, ĉar ĝi implikas trovi la optimumajn valorojn por la hiperparametroj de modelo. Hiperparametroj estas parametroj kiuj ne estas lernitaj de la datenoj, sed prefere fiksitaj fare de la uzanto antaŭ trejnado de la modelo. Ili kontrolas la konduton de la lernado-algoritmo kaj povas signife
Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametra agordado?
Hiperparametro-agordado estas decida paŝo en la procezo konstrui kaj optimumigi maŝinlernajn modelojn. Ĝi implikas alĝustigi la parametrojn kiuj ne estas lernitaj de la modelo mem, sed prefere fiksitaj de la uzanto antaŭ trejnado. Ĉi tiuj parametroj signife influas la agadon kaj konduton de la modelo, kaj trovante la optimumajn valorojn por
Ĉu estas ĝuste, ke komenca datumaro povas esti kraĉita en tri ĉefajn subarojn: la trejnan aron, la validumaron (por fajnagordi parametrojn), kaj la testaron (kontrolante agadon sur neviditaj datumoj)?
Estas ja ĝuste, ke la komenca datumaro en maŝinlernado povas esti dividita en tri ĉefajn subarojn: la trejnaro, la validumaro kaj la testaro. Tiuj subaroj servas specifajn celojn en la maŝinlernada laborfluo kaj ludas decidan rolon en evoluigado kaj taksado de modeloj. La trejna aro estas la plej granda subaro
- 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
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
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 grandaj lingvaj modeloj?
Grandaj lingvaj modeloj estas signifa evoluo en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kaj akiris eminentecon en diversaj aplikoj, inkluzive de naturlingva prilaborado (NLP) kaj maŝintradukado. Ĉi tiuj modeloj estas dizajnitaj por kompreni kaj generi homsimilan tekston utiligante vastajn kvantojn da trejnaj datumoj kaj altnivelajn maŝinlernajn teknikojn. En ĉi tiu respondo, ni
- 1
- 2