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
Kio estas unu varma kodado?
Unu varma kodigado estas tekniko uzita en maŝinlernado kaj datumtraktado por reprezenti kategoriajn variablojn kiel binaraj vektoroj. Ĝi estas precipe utila dum laborado kun algoritmoj kiuj ne povas trakti kategoriajn datenojn rekte, kiel ekzemple simplaj kaj simplaj taksantoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la koncepton de unu varma kodado, ĝia celo, kaj
Kiel instali TensorFlow?
TensorFlow estas populara malfermfonta biblioteko por maŝinlernado. Por instali ĝin, vi unue devas instali Python. Bonvolu atenti, ke la ekzemplaj instrukcioj de Python kaj TensorFlow funkcias nur kiel abstrakta referenco al simplaj kaj simplaj taksantoj. Detalaj instrukcioj pri uzado de TensorFlow 2.x-versio sekvos en postaj materialoj. Se vi ŝatus
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
Ĉu profunda lernado povas esti interpretita kiel difinado kaj trejnado de modelo bazita sur profunda neŭrala reto (DNN)?
Profunda lernado ja povas esti interpretita kiel difinado kaj trejnado de modelo bazita sur profunda neŭrala reto (DNN). Profunda lernado estas subkampo de maŝinlernado, kiu koncentriĝas pri trejnado de artefaritaj neŭralaj retoj kun multoblaj tavoloj, ankaŭ konataj kiel profundaj neŭralaj retoj. Tiuj retoj estas dizajnitaj por lerni hierarkiajn reprezentadojn de datenoj, ebligante ilin
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Ĉu estas ĝuste nomi procezon de ĝisdatigo de w kaj b parametroj trejna paŝo de maŝinlernado?
Trejna paŝo en la kunteksto de maŝinlernado rilatas al la procezo de ĝisdatigo de la parametroj, specife la pezoj (w) kaj biasoj (b), de modelo dum la trejna fazo. Tiuj parametroj estas decidaj ĉar ili determinas la konduton kaj efikecon de la modelo en farado de prognozoj. Tial, estas ja ĝuste diri
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Simplaj kaj simplaj taksantoj
Ĉu la kadro TensorFlow de Guglo ebligas pliigi la nivelon de abstraktado en disvolviĝo de maŝinlernado-modeloj (ekz. kun anstataŭigo de kodado per agordo)?
La kadro Google TensorFlow efektive ebligas al programistoj pliigi la nivelon de abstraktado en la evoluo de maŝinlernado-modeloj, ebligante la anstataŭigon de kodigo kun agordo. Ĉi tiu funkcio disponigas signifan avantaĝon laŭ produktiveco kaj facileco de uzo, ĉar ĝi simpligas la procezon de konstruado kaj deplojado de maŝinlernado-modeloj. Unu
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj