Bagaimanakah seseorang boleh mengesan bias dalam pembelajaran mesin dan bagaimanakah seseorang boleh mengelakkan bias ini?
Mengesan berat sebelah dalam model pembelajaran mesin ialah aspek penting dalam memastikan sistem AI yang adil dan beretika. Bias boleh timbul daripada pelbagai peringkat saluran paip pembelajaran mesin, termasuk pengumpulan data, prapemprosesan, pemilihan ciri, latihan model dan penggunaan. Mengesan bias melibatkan gabungan analisis statistik, pengetahuan domain dan pemikiran kritis. Dalam respons ini, kami
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Pengenalan, Apa itu pembelajaran mesin
Adakah saiz kelompok, zaman dan saiz set data semua hiperparameter?
Saiz kelompok, zaman dan saiz set data sememangnya merupakan aspek penting dalam pembelajaran mesin dan biasanya dirujuk sebagai hiperparameter. Untuk memahami konsep ini, mari kita mendalami setiap istilah secara individu. Saiz kelompok: Saiz kelompok ialah hiperparameter yang mentakrifkan bilangan sampel yang diproses sebelum berat model dikemas kini semasa latihan. Ia bermain
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Bolehkah TensorBoard digunakan dalam talian?
Ya, seseorang boleh menggunakan TensorBoard dalam talian untuk menggambarkan model pembelajaran mesin. TensorBoard ialah alat visualisasi berkuasa yang disertakan dengan TensorFlow, rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka popular yang dibangunkan oleh Google. Ia membolehkan anda menjejak dan menggambarkan pelbagai aspek model pembelajaran mesin anda, seperti graf model, metrik latihan dan pembenaman. Dengan menggambarkan ini
Di manakah seseorang boleh mencari set data Iris yang digunakan dalam contoh?
Untuk mencari dataset Iris yang digunakan dalam contoh seseorang boleh mengaksesnya melalui Repositori Pembelajaran Mesin UCI. Set data Iris ialah set data yang biasa digunakan dalam bidang pembelajaran mesin untuk tugas klasifikasi, terutamanya dalam konteks pendidikan kerana kesederhanaan dan keberkesanannya dalam menunjukkan pelbagai algoritma pembelajaran mesin. Mesin UCI
Apakah model Generatif Pra-latihan Transformer (GPT)?
Transformer Pra-latihan Generatif (GPT) ialah sejenis model kecerdasan buatan yang menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk memahami dan menjana teks seperti manusia. Model GPT dilatih terlebih dahulu mengenai sejumlah besar data teks dan boleh diperhalusi untuk tugas tertentu seperti penjanaan teks, terjemahan, ringkasan dan menjawab soalan. Dalam konteks pembelajaran mesin, terutamanya dalam
Adakah Python diperlukan untuk Pembelajaran Mesin?
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam bidang Pembelajaran Mesin (ML) kerana kesederhanaan, fleksibiliti, dan ketersediaan banyak perpustakaan dan rangka kerja yang menyokong tugas ML. Walaupun ia bukan satu keperluan untuk menggunakan Python untuk ML, ia agak disyorkan dan disukai oleh ramai pengamal dan penyelidik dalam
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Pengenalan, Apa itu pembelajaran mesin
Adakah model yang tidak diselia memerlukan latihan walaupun ia tidak mempunyai data berlabel?
Model tanpa pengawasan dalam pembelajaran mesin tidak memerlukan data berlabel untuk latihan kerana ia bertujuan untuk mencari corak dan perhubungan dalam data tanpa label yang dipratentukan. Walaupun pembelajaran tanpa pengawasan tidak melibatkan penggunaan data berlabel, model masih perlu menjalani proses latihan untuk mempelajari struktur asas data.
Apakah beberapa contoh pembelajaran separa penyeliaan?
Pembelajaran separa penyeliaan ialah paradigma pembelajaran mesin yang berada di antara pembelajaran diselia (di mana semua data dilabelkan) dan pembelajaran tanpa penyeliaan (di mana tiada data dilabelkan). Dalam pembelajaran separa penyeliaan, algoritma belajar daripada gabungan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah besar data tidak berlabel. Pendekatan ini amat berguna apabila mendapatkan
Bagaimanakah seseorang itu tahu bila hendak menggunakan latihan diselia berbanding tidak diselia?
Pembelajaran diselia dan tidak diselia ialah dua jenis asas paradigma pembelajaran mesin yang mempunyai tujuan yang berbeza berdasarkan sifat data dan objektif tugasan. Memahami masa untuk menggunakan latihan diselia berbanding latihan tidak diselia adalah penting dalam mereka bentuk model pembelajaran mesin yang berkesan. Pilihan antara dua pendekatan ini bergantung
Bagaimanakah seseorang mengetahui sama ada model dilatih dengan betul? Adakah ketepatan penunjuk utama dan adakah ia mesti melebihi 90%?
Menentukan sama ada model pembelajaran mesin dilatih dengan betul adalah aspek kritikal dalam proses pembangunan model. Walaupun ketepatan ialah metrik penting (atau malah metrik utama) dalam menilai prestasi model, ia bukanlah penunjuk tunggal model yang terlatih. Mencapai ketepatan melebihi 90% bukanlah sesuatu yang universal