Ĉu la ekster-specimena perdo estas validuma perdo?
En la sfero de profunda lernado, precipe en la kunteksto de modeltakso kaj spektaklotaksado, la distingo inter ekster-de-prova perdo kaj validumadperdo tenas plej gravan signifon. Kompreni tiujn konceptojn estas decida por terapiistoj celantaj kompreni la efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn de siaj profundaj lernaj modeloj. Por enprofundiĝi en la komplikaĵojn de ĉi tiuj terminoj,
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch
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
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.
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 la celo apartigi datumojn en trejnadon kaj testadon de datumaroj en profunda lernado?
La celo de apartigado de datenoj en trejnadon kaj testado de datumaroj en profunda lernado devas taksi la efikecon kaj ĝeneraligan kapablon de edukita modelo. Tiu praktiko estas esenca por taksi kiom bone la modelo povas antaŭdiri sur neviditaj datenoj kaj eviti troagordon, kiu okazas kiam modelo iĝas tro specialigita por
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, datumoj, Datasets, Ekzamena revizio
Kiel ni apartigas pecon da datumoj kiel la ekster-specimena aro por temposerio da analizo?
Por elfari tempserian datenanalizon uzante profundajn lernajn teknikojn kiel ekzemple ripetiĝantaj neŭralaj retoj (RNNoj), estas esence apartigi pecon da datenoj kiel la ekster-specimena aro. Ĉi tiu ekster-specimena aro estas decida por taksi la efikecon kaj ĝeneraligkapablon de la trejnita modelo en neviditaj datenoj. En ĉi tiu kampo de studo, specife fokusante
Kio estas la signifo de trejnado de la modelo sur datumaro kaj taksado de ĝia agado sur eksteraj bildoj por fari precizajn antaŭdirojn pri novaj, neviditaj datumoj?
Trejni modelon sur datumaro kaj taksi ĝian efikecon sur eksteraj bildoj estas de plej granda signifo en la kampo de Artefarita Inteligenteco, precipe en la sfero de Profunda Lernado kun Python, TensorFlow, kaj Keras. Ĉi tiu aliro ludas decidan rolon por certigi, ke la modelo povas fari precizajn prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj. De
Kiel ni apartigas niajn trejnajn datumojn en trejnadon kaj testajn arojn? Kial ĉi tiu paŝo estas grava?
Por efike trejni konvolucian neŭralan reton (CNN) por identigi hundojn kontraŭ katoj, estas grave apartigi la trejnajn datumojn en trejnadon kaj testajn arojn. Ĉi tiu paŝo, konata kiel disigo de datumoj, ludas gravan rolon en evoluigado de fortika kaj fidinda modelo. En ĉi tiu respondo, mi provizos detalan klarigon pri kiel
Kiel la agado de la trejnita modelo povas esti taksita dum testado?
Taksi la efikecon de edukita modelo dum testado estas decida paŝo en taksado de la efikeco kaj fidindeco de la modelo. En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en Profunda Lernado kun TensorFlow, ekzistas pluraj teknikoj kaj metrikoj kiuj povas esti utiligitaj por taksi la agadon de edukita modelo dum testado. Ĉi tiuj
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Provanta reto, Ekzamena revizio
Kiel oni povas taksi la precizecon de trejnita modelo per la testadatumaro en TensorFlow?
Por taksi la precizecon de trejnita modelo uzante la testan datumaron en TensorFlow, pluraj paŝoj devas esti sekvitaj. Ĉi tiu procezo implikas ŝarĝi la trejnitan modelon, prepari la testajn datumojn kaj kalkuli la precizecan metrikon. Unue, la trejnita modelo devas esti ŝarĝita en la medion TensorFlow. Ĉi tio povas esti farita uzante la
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, TensoroFluo, Trejnado kaj testado pri datumoj, Ekzamena revizio