Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
Trong lĩnh vực học máy, siêu tham số đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất và hành vi của thuật toán. Siêu tham số là các tham số được đặt trước khi quá trình học bắt đầu. Chúng không được học trong quá trình đào tạo; thay vào đó, họ tự kiểm soát quá trình học tập. Ngược lại, các tham số của mô hình được học trong quá trình huấn luyện, chẳng hạn như trọng số
Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
Mối quan hệ giữa số lượng kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán là một khía cạnh quan trọng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình. Một kỷ nguyên đề cập đến một lần vượt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Hiểu cách số lượng kỷ nguyên ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán là điều cần thiết
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 1
Kích thước lô, kỷ nguyên và kích thước tập dữ liệu có phải là siêu tham số không?
Kích thước lô, kỷ nguyên và kích thước tập dữ liệu thực sự là những khía cạnh quan trọng trong học máy và thường được gọi là siêu tham số. Để hiểu khái niệm này, chúng ta hãy đi sâu vào từng thuật ngữ riêng lẻ. Kích thước lô: Kích thước lô là một siêu tham số xác định số lượng mẫu được xử lý trước khi trọng số của mô hình được cập nhật trong quá trình đào tạo. Nó chơi
- 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
Các tham số điều chỉnh ML và siêu tham số có liên quan với nhau như thế nào?
Tham số điều chỉnh và siêu tham số là những khái niệm liên quan trong lĩnh vực học máy. Các tham số điều chỉnh dành riêng cho một thuật toán học máy cụ thể và được sử dụng để kiểm soát hành vi của thuật toán trong quá trình đào tạo. Mặt khác, siêu tham số là các tham số không được học từ dữ liệu nhưng được đặt trước
Siêu tham số là gì?
Siêu tham số đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực học máy, đặc biệt là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning. Để hiểu siêu tham số, điều quan trọng trước tiên là phải nắm được khái niệm về học máy. Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào phát triển các thuật toán và mô hình có thể học từ dữ liệu và
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
Thuật toán Tăng cường Độ dốc là gì?
Các mô hình đào tạo trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning, bao gồm việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để tối ưu hóa quá trình học tập và cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Một thuật toán như vậy là thuật toán Tăng cường độ dốc. Tăng cường độ dốc là một phương pháp học tập tổng hợp mạnh mẽ kết hợp nhiều người học yếu, chẳng hạn như
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Tầm nhìn AutoML - phần 2
Tại sao cần nghiên cứu sâu hơn về hoạt động bên trong của các thuật toán học máy để đạt được độ chính xác cao hơn?
Để đạt được độ chính xác cao hơn trong các thuật toán học máy, cần nghiên cứu sâu hơn về hoạt động bên trong của chúng. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực học sâu, nơi các mạng thần kinh phức tạp được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ như chơi trò chơi. Bằng cách hiểu các cơ chế và nguyên tắc cơ bản của các thuật toán này, chúng ta có thể cung cấp thông tin
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi với TensorFlow và Open AI, Giới thiệu, ôn thi
Ba thuật ngữ cần hiểu để sử dụng Trình tối ưu hóa nền tảng AI là gì?
Để sử dụng hiệu quả Trình tối ưu hóa nền tảng AI trong Nền tảng Google Cloud AI, điều cần thiết là phải nắm được ba thuật ngữ chính: nghiên cứu, dùng thử và đo lường. Các thuật ngữ này tạo thành nền tảng để hiểu và tận dụng các khả năng của Trình tối ưu hóa nền tảng AI. Đầu tiên, một nghiên cứu đề cập đến một tập hợp các thử nghiệm được phối hợp nhằm mục đích tối ưu hóa một
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nền tảng AI của Google Cloud, Trình tối ưu hóa nền tảng AI, ôn thi
Làm cách nào để sử dụng Trình tối ưu hóa nền tảng AI để tối ưu hóa các hệ thống không sử dụng máy học?
Trình tối ưu hóa nền tảng AI là một công cụ mạnh mẽ do Google Cloud cung cấp có thể được sử dụng để tối ưu hóa các hệ thống không sử dụng máy học. Mặc dù nó được thiết kế chủ yếu để tối ưu hóa các mô hình máy học, nhưng nó cũng có thể được tận dụng để nâng cao hiệu suất của các hệ thống không phải ML bằng cách áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa. Để hiểu cách AI Platform Optimizer có thể được sử dụng trong
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nền tảng AI của Google Cloud, Trình tối ưu hóa nền tảng AI, ôn thi
Bạn có thể làm gì nếu phát hiện hình ảnh bị dán nhãn sai hoặc các vấn đề khác với hiệu suất của mô hình?
Khi làm việc với các mô hình máy học, không có gì lạ khi gặp phải các hình ảnh bị dán nhãn sai hoặc các vấn đề khác với hiệu suất của mô hình. Những vấn đề này có thể phát sinh do nhiều lý do, chẳng hạn như lỗi của con người trong việc ghi nhãn dữ liệu, sai lệch trong dữ liệu đào tạo hoặc các hạn chế của chính mô hình. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải giải quyết những
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, Tầm nhìn AutoML - phần 2, ôn thi
- 1
- 2