Làm cách nào để phát hiện những thành kiến trong học máy và làm cách nào để ngăn chặn những thành kiến này?
Phát hiện những thành kiến trong các mô hình học máy là một khía cạnh quan trọng để đảm bảo các hệ thống AI công bằng và có đạo đức. Sự thiên vị có thể phát sinh từ các giai đoạn khác nhau của quy trình học máy, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn tính năng, đào tạo mô hình và triển khai. Việc phát hiện những thành kiến bao gồm sự kết hợp giữa phân tích thống kê, kiến thức chuyên môn và tư duy phản biện. Trong phản hồi này, chúng tôi
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
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
TensorBoard có thể được sử dụng trực tuyến không?
Có, người ta có thể sử dụng TensorBoard trực tuyến để trực quan hóa các mô hình học máy. TensorBoard là một công cụ trực quan hóa mạnh mẽ đi kèm với TensorFlow, một khung máy học nguồn mở phổ biến do Google phát triển. Nó cho phép bạn theo dõi và trực quan hóa các khía cạnh khác nhau của mô hình học máy, chẳng hạn như biểu đồ mô hình, số liệu đào tạo và nội dung nhúng. Bằng cách hình dung những điều này
Người ta có thể tìm thấy tập dữ liệu Iris được sử dụng trong ví dụ ở đâu?
Để tìm tập dữ liệu Iris được sử dụng trong ví dụ, người ta có thể truy cập nó thông qua Kho lưu trữ máy học UCI. Bộ dữ liệu Iris là bộ dữ liệu thường được sử dụng trong lĩnh vực học máy cho các nhiệm vụ phân loại, đặc biệt là trong bối cảnh giáo dục do tính đơn giản và hiệu quả của nó trong việc thể hiện các thuật toán học máy khác nhau. Máy UCI
- 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
Mô hình Máy biến áp được đào tạo trước (GPT) sáng tạo là gì?
Generative Pre-training Transformer (GPT) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo sử dụng phương pháp học tập không giám sát để hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Các mô hình GPT được đào tạo trước về lượng lớn dữ liệu văn bản và có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, dịch thuật, tóm tắt và trả lời câu hỏi. Trong bối cảnh học máy, đặc biệt là trong
Python có cần thiết cho Machine Learning không?
Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Machine Learning (ML) do tính đơn giản, linh hoạt và có sẵn nhiều thư viện và khung hỗ trợ các tác vụ ML. Mặc dù việc sử dụng Python cho ML không phải là yêu cầu bắt buộc nhưng nó được nhiều học viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này khuyến khích và ưa thích.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
Mô hình không giám sát có cần được đào tạo mặc dù nó không có dữ liệu được dán nhãn không?
Mô hình không giám sát trong học máy không yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo vì nó nhằm mục đích tìm các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không có nhãn được xác định trước. Mặc dù học không giám sát không liên quan đến việc sử dụng dữ liệu được dán nhãn nhưng mô hình vẫn cần trải qua quá trình huấn luyện để tìm hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu
Một số ví dụ về học bán giám sát là gì?
Học bán giám sát là một mô hình học máy nằm giữa học có giám sát (trong đó tất cả dữ liệu được dán nhãn) và học không giám sát (trong đó không có dữ liệu nào được dán nhãn). Trong học bán giám sát, thuật toán học từ sự kết hợp của một lượng nhỏ dữ liệu được dán nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi thu được
Làm thế nào để biết khi nào nên sử dụng đào tạo có giám sát và không giám sát?
Học có giám sát và không giám sát là hai loại mô hình học máy cơ bản phục vụ các mục đích riêng biệt dựa trên bản chất của dữ liệu và mục tiêu của nhiệm vụ hiện tại. Hiểu khi nào nên sử dụng đào tạo có giám sát so với đào tạo không giám sát là rất quan trọng trong việc thiết kế các mô hình học máy hiệu quả. Việc lựa chọn giữa hai phương pháp này phụ thuộc
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