Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
Hubungan antara bilangan zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan merupakan aspek penting yang memberi kesan ketara kepada prestasi dan keupayaan generalisasi model. Epok merujuk kepada satu laluan lengkap melalui keseluruhan set data latihan. Memahami cara bilangan zaman mempengaruhi ketepatan ramalan adalah penting
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Asas EITC/AI/TFF TensorFlow, Masalah overfitting dan underfitting, Menyelesaikan masalah overfitting dan underfitting model - bahagian 1
Apakah tujuan menggunakan zaman dalam pembelajaran mendalam?
Tujuan menggunakan zaman dalam pembelajaran mendalam adalah untuk melatih rangkaian saraf dengan membentangkan data latihan secara berulang kepada model. Epok ditakrifkan sebagai satu laluan lengkap melalui keseluruhan set data latihan. Semasa setiap zaman, model mengemas kini parameter dalamannya berdasarkan ralat yang dibuatnya dalam meramalkan output
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch, Memajukan dengan pembelajaran mendalam, Analisis model, Semakan peperiksaan
Apakah perbezaan antara model garis dasar, kecil dan lebih besar dari segi seni bina dan prestasi?
Perbezaan antara model garis dasar, kecil dan lebih besar dari segi seni bina dan prestasi boleh dikaitkan dengan variasi dalam bilangan lapisan, unit dan parameter yang digunakan dalam setiap model. Secara umum, seni bina model rangkaian saraf merujuk kepada organisasi dan susunan lapisannya, manakala prestasi merujuk kepada bagaimana
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Asas EITC/AI/TFF TensorFlow, Masalah overfitting dan underfitting, Menyelesaikan masalah overfitting dan underfitting model - bahagian 2, Semakan peperiksaan
Bagaimanakah underfitting berbeza daripada overfitting dari segi prestasi model?
Underfitting dan overfitting ialah dua masalah biasa dalam model pembelajaran mesin yang boleh memberi kesan ketara kepada prestasinya. Dari segi prestasi model, ketidaksesuaian berlaku apabila model terlalu mudah untuk menangkap corak asas dalam data, mengakibatkan ketepatan ramalan yang lemah. Sebaliknya, overfitting berlaku apabila model menjadi terlalu kompleks
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Asas EITC/AI/TFF TensorFlow, Masalah overfitting dan underfitting, Menyelesaikan masalah overfitting dan underfitting model - bahagian 2, Semakan peperiksaan
Terangkan konsep kekurangan dan sebab ia berlaku dalam model pembelajaran mesin.
Underfitting ialah fenomena yang berlaku dalam model pembelajaran mesin apabila model gagal menangkap corak dan perhubungan asas yang terdapat dalam data. Ia dicirikan oleh bias yang tinggi dan varians yang rendah, menghasilkan model yang terlalu mudah untuk mewakili kerumitan data dengan tepat. Dalam penjelasan ini, kami akan
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Asas EITC/AI/TFF TensorFlow, Masalah overfitting dan underfitting, Menyelesaikan masalah overfitting dan underfitting model - bahagian 1, Semakan peperiksaan
Apakah penyelewengan yang diperhatikan dalam prestasi model pada data baharu yang tidak kelihatan?
Prestasi model pembelajaran mesin pada data baharu yang tidak kelihatan boleh menyimpang daripada prestasinya pada data latihan. Penyimpangan ini, juga dikenali sebagai ralat generalisasi, timbul disebabkan oleh beberapa faktor dalam model dan data. Dalam konteks AutoML Vision, alat berkuasa yang disediakan oleh Google Cloud untuk tugas pengelasan imej,