Làm thế nào để biết một mô hình có được đào tạo đúng cách hay không? Độ chính xác có phải là một chỉ số quan trọng không và nó có nhất thiết phải trên 90% không?
Xác định xem mô hình học máy có được đào tạo đúng cách hay không là một khía cạnh quan trọng của quá trình phát triển mô hình. Mặc dù độ chính xác là một thước đo quan trọng (hoặc thậm chí là thước đo chính) trong việc đánh giá hiệu suất của một mô hình, nhưng nó không phải là chỉ số duy nhất của một mô hình được đào tạo tốt. Đạt được độ chính xác trên 90% không phải là điều phổ biến
Việc thử nghiệm mô hình ML dựa trên dữ liệu trước đây có thể được sử dụng trong quá trình đào tạo mô hình có phải là giai đoạn đánh giá thích hợp trong học máy không?
Giai đoạn đánh giá trong học máy là một bước quan trọng bao gồm việc kiểm tra mô hình dựa trên dữ liệu để đánh giá hiệu suất và hiệu quả của nó. Khi đánh giá một mô hình, thông thường nên sử dụng dữ liệu mà mô hình chưa nhìn thấy trong giai đoạn huấn luyện. Điều này giúp đảm bảo kết quả đánh giá khách quan và đáng tin cậy.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước đầu tiên trong Học máy, 7 bước của học máy
Suy luận có phải là một phần của quá trình đào tạo mô hình chứ không phải là dự đoán?
Trong lĩnh vực học máy, cụ thể là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning, tuyên bố "Suy luận là một phần của quá trình đào tạo mô hình chứ không phải là dự đoán" là không hoàn toàn chính xác. Suy luận và dự đoán là các giai đoạn riêng biệt trong quy trình học máy, mỗi giai đoạn phục vụ một mục đích khác nhau và xảy ra ở các điểm khác nhau trong quy trình.
Thuật toán ML nào phù hợp để huấn luyện mô hình so sánh tài liệu dữ liệu?
Một thuật toán rất phù hợp để huấn luyện mô hình so sánh tài liệu dữ liệu là thuật toán tương tự cosine. Độ tương tự cosine là thước đo độ tương tự giữa hai vectơ khác XNUMX của không gian tích bên trong đo cosin của góc giữa chúng. Trong bối cảnh so sánh tài liệu, nó được sử dụng để xác định
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước đầu tiên trong Học máy, 7 bước của học máy
Sự khác biệt chính trong việc tải và huấn luyện tập dữ liệu Iris giữa các phiên bản Tensorflow 1 và Tensorflow 2 là gì?
Mã ban đầu được cung cấp để tải và huấn luyện tập dữ liệu mống mắt được thiết kế cho TensorFlow 1 và có thể không hoạt động với TensorFlow 2. Sự khác biệt này phát sinh do một số thay đổi và cập nhật nhất định được giới thiệu trong phiên bản TensorFlow mới hơn này, tuy nhiên sẽ được trình bày chi tiết trong phần tiếp theo. các chủ đề sẽ liên quan trực tiếp đến TensorFlow
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước đầu tiên trong Học máy, Công cụ ước tính đơn giản và đơn giản
Các thuật toán học máy có thể học cách dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Việc thiết kế các mô hình dự đoán dữ liệu chưa được gắn nhãn bao gồm những gì?
Việc thiết kế các mô hình dự đoán cho dữ liệu chưa được gắn nhãn trong học máy bao gồm một số bước chính và cần cân nhắc. Dữ liệu không được gắn nhãn đề cập đến dữ liệu không có nhãn hoặc danh mục mục tiêu được xác định trước. Mục tiêu là phát triển các mô hình có thể dự đoán hoặc phân loại chính xác dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy dựa trên các mẫu và mối quan hệ đã học được từ dữ liệu có sẵn.
Làm cách nào để xây dựng mô hình trong Google Cloud Machine Learning?
Để xây dựng một mô hình trong Google Cloud Machine Learning Engine, bạn cần tuân theo quy trình làm việc có cấu trúc bao gồm nhiều thành phần khác nhau. Các thành phần này bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, xác định mô hình của bạn và huấn luyện nó. Hãy khám phá từng bước chi tiết hơn. 1. Chuẩn bị dữ liệu: Trước khi tạo mô hình, điều quan trọng là bạn phải chuẩn bị
Tại sao đánh giá là 80% cho đào tạo và 20% cho đánh giá mà không phải ngược lại?
Việc phân bổ 80% trọng số cho đào tạo và 20% trọng số để đánh giá trong bối cảnh học máy là một quyết định chiến lược dựa trên một số yếu tố. Sự phân bổ này nhằm đạt được sự cân bằng giữa việc tối ưu hóa quá trình học tập và đảm bảo đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình. Trong phản hồi này, chúng tôi sẽ đi sâu vào lý do
Trọng số và độ lệch trong AI là gì?
Trọng số và độ lệch là những khái niệm cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực học máy. Chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo và vận hành các mô hình học máy. Dưới đây là giải thích toàn diện về trọng số và độ lệch, khám phá tầm quan trọng của chúng và cách chúng được sử dụng trong ngữ cảnh của máy
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
Định nghĩa của một mô hình trong học máy là gì?
Một mô hình trong học máy đề cập đến một biểu diễn toán học hoặc thuật toán được đào tạo trên một tập dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng. Nó là một khái niệm cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. TRONG