Apakah metrik penilaian prestasi model?
Dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya apabila menggunakan platform seperti Pembelajaran Mesin Awan Google, menilai prestasi model adalah tugas kritikal yang memastikan keberkesanan dan kebolehpercayaan model. Metrik penilaian prestasi model adalah pelbagai dan dipilih berdasarkan jenis masalah yang ditangani, sama ada ia
Apakah beberapa fasa pembelajaran mesin yang lebih terperinci?
Fasa pembelajaran mesin mewakili pendekatan berstruktur untuk membangun, menggunakan dan menyelenggara model pembelajaran mesin. Fasa ini memastikan bahawa proses pembelajaran mesin adalah sistematik, boleh dihasilkan semula dan berskala. Bahagian berikut memberikan gambaran menyeluruh bagi setiap fasa, memperincikan aktiviti utama dan pertimbangan yang terlibat. 1. Definisi Masalah dan Pengumpulan Data Definisi Masalah
Patutkah data berasingan digunakan dalam langkah melatih model pembelajaran mesin seterusnya?
Proses melatih model pembelajaran mesin lazimnya melibatkan berbilang langkah, setiap satu memerlukan data khusus untuk memastikan keberkesanan dan ketepatan model. Tujuh langkah pembelajaran mesin, seperti yang digariskan, termasuk pengumpulan data, penyediaan data, memilih model, melatih model, menilai model, penalaan parameter dan membuat ramalan. Setiap langkah ini mempunyai perbezaan
Apakah yang akan berlaku jika sampel ujian adalah 90% manakala sampel penilaian atau ramalan ialah 10%?
Dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya apabila menggunakan rangka kerja seperti Google Cloud Machine Learning, pembahagian set data kepada latihan, pengesahan dan subset ujian ialah langkah asas. Bahagian ini penting untuk pembangunan model ramalan yang teguh dan boleh digeneralisasikan. Kes khusus di mana sampel ujian membentuk 90% daripada data
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Langkah pertama dalam Pembelajaran Mesin, 7 langkah pembelajaran mesin
Adakah pendekatan yang betul kepada rangkaian saraf memerlukan set data latihan dan set data ujian luar sampel, yang perlu diasingkan sepenuhnya?
Dalam bidang pembelajaran mendalam, terutamanya apabila menggunakan rangkaian saraf, pengendalian set data yang betul adalah amat penting. Persoalan yang timbul adalah sama ada pendekatan yang betul memerlukan set data latihan dan set data ujian keluar sampel, dan sama ada set data ini perlu diasingkan sepenuhnya. Prinsip asas dalam pembelajaran mesin
Adakah kehilangan sampel kehilangan pengesahan?
Dalam bidang pembelajaran mendalam, terutamanya dalam konteks penilaian model dan penilaian prestasi, perbezaan antara kehilangan luar sampel dan kehilangan pengesahan memegang kepentingan yang paling penting. Memahami konsep ini adalah penting untuk pengamal yang bertujuan untuk memahami keberkesanan dan keupayaan generalisasi model pembelajaran mendalam mereka. Untuk mempertimbangkan selok-belok istilah ini, ia
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 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
Algoritma pembelajaran mesin boleh belajar untuk meramal atau mengklasifikasikan data baharu yang tidak kelihatan. Apakah yang melibatkan reka bentuk model ramalan bagi data tidak berlabel?
Reka bentuk model ramalan untuk data tidak berlabel dalam pembelajaran mesin melibatkan beberapa langkah dan pertimbangan utama. Data tidak berlabel merujuk kepada data yang tidak mempunyai label atau kategori sasaran yang dipratentukan. Matlamatnya adalah untuk membangunkan model yang boleh meramal atau mengklasifikasikan data baharu yang tidak kelihatan dengan tepat berdasarkan corak dan hubungan yang dipelajari daripada yang tersedia.
Mengapa penilaian adalah 80% untuk latihan dan 20% untuk menilai tetapi bukan sebaliknya?
Peruntukan 80% wajaran untuk latihan dan 20% wajaran untuk menilai dalam konteks pembelajaran mesin adalah keputusan strategik berdasarkan beberapa faktor. Pengagihan ini bertujuan untuk mencapai keseimbangan antara mengoptimumkan proses pembelajaran dan memastikan penilaian yang tepat terhadap prestasi model. Dalam respons ini, kami akan mempertimbangkan sebab di sebaliknya
Apakah tujuan mengasingkan data ke dalam set data latihan dan ujian dalam pembelajaran mendalam?
Tujuan mengasingkan data kepada latihan dan menguji set data dalam pembelajaran mendalam adalah untuk menilai prestasi dan keupayaan generalisasi model terlatih. Amalan ini penting untuk menilai sejauh mana model boleh meramalkan pada data yang tidak kelihatan dan untuk mengelakkan overfitting, yang berlaku apabila model menjadi terlalu khusus untuk
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch, Tarikh, Dataset, Semakan peperiksaan