Jak se pozná, zda je model správně vycvičený? Je přesnost klíčovým ukazatelem a musí být vyšší než 90 %?
Zjištění, zda je model strojového učení správně natrénován, je kritickým aspektem procesu vývoje modelu. I když je přesnost důležitou metrikou (nebo dokonce klíčovou metrikou) při hodnocení výkonu modelu, není jediným ukazatelem dobře trénovaného modelu. Dosažení přesnosti nad 90 % není univerzální
Je testování modelu ML proti datům, která mohla být dříve použita při trénování modelů, správnou fází hodnocení ve strojovém učení?
Fáze hodnocení ve strojovém učení je kritickým krokem, který zahrnuje testování modelu s daty, aby bylo možné posoudit jeho výkon a efektivitu. Při hodnocení modelu se obecně doporučuje používat data, která model během trénovací fáze neviděl. To pomáhá zajistit nestranné a spolehlivé výsledky hodnocení.
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, Sedm kroků strojového učení
Je odvození součástí modelového tréninku spíše než predikce?
V oblasti strojového učení, konkrétně v kontextu Google Cloud Machine Learning, není tvrzení „Inference je součástí modelového tréninku spíše než predikce“ zcela přesné. Inference a predikce jsou odlišné fáze v procesu strojového učení, z nichž každá slouží jinému účelu a vyskytuje se v různých bodech
Který ML algoritmus je vhodný pro trénování modelu pro porovnávání datových dokumentů?
Jedním z algoritmů, který se dobře hodí k trénování modelu pro porovnávání datových dokumentů, je algoritmus kosinové podobnosti. Kosinová podobnost je mírou podobnosti mezi dvěma nenulovými vektory vnitřního součinového prostoru, která měří kosinus úhlu mezi nimi. V rámci porovnávání dokladů se používá k určování
Jaké jsou hlavní rozdíly v načítání a trénování datové sady Iris mezi verzemi Tensorflow 1 a Tensorflow 2?
Původní kód poskytnutý pro načtení a trénování datové sady o duhovce byl navržen pro TensorFlow 1 a nemusí fungovat s TensorFlow 2. Tato nesrovnalost vzniká v důsledku určitých změn a aktualizací zavedených v této novější verzi TensorFlow, které však budou podrobně popsány v následujících témata, která se budou přímo týkat TensorFlow
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, Prosté a jednoduché odhady
Algoritmy strojového učení se mohou naučit předpovídat nebo klasifikovat nová, neviditelná data. Co zahrnuje návrh prediktivních modelů neoznačených dat?
Návrh prediktivních modelů pro neoznačená data ve strojovém učení zahrnuje několik klíčových kroků a úvah. Neoznačená data se týkají dat, která nemají předem definované cílové štítky nebo kategorie. Cílem je vyvinout modely, které dokážou přesně předvídat nebo klasifikovat nová, neviditelná data na základě vzorců a vztahů získaných z dostupných
Jak vytvořit model v Google Cloud Machine Learning?
Chcete-li vytvořit model v Google Cloud Machine Learning Engine, musíte postupovat podle strukturovaného pracovního postupu, který zahrnuje různé komponenty. Tyto součásti zahrnují přípravu dat, definování modelu a jeho školení. Pojďme prozkoumat každý krok podrobněji. 1. Příprava dat: Před vytvořením modelu je důležité připravit si svůj
Proč je hodnocení 80 % u školení a 20 % u hodnocení, ale ne naopak?
Přidělení 80% váhy tréninku a 20% váhy hodnocení v kontextu strojového učení je strategické rozhodnutí založené na několika faktorech. Cílem této distribuce je dosáhnout rovnováhy mezi optimalizací procesu učení a zajištěním přesného vyhodnocení výkonu modelu. V této odpovědi se ponoříme do důvodů
Co jsou váhy a předsudky v AI?
Váhy a zkreslení jsou základními pojmy v oblasti umělé inteligence, konkrétně v oblasti strojového učení. Hrají zásadní roli při trénování a fungování modelů strojového učení. Níže je vyčerpávající vysvětlení vah a vychýlení, zkoumání jejich významu a způsobu jejich použití v kontextu stroje
Jaká je definice modelu ve strojovém učení?
Model ve strojovém učení se týká matematické reprezentace nebo algoritmu, který je trénován na datové sadě, aby mohl předpovídat nebo rozhodovat, aniž by byl explicitně naprogramován. Jde o základní koncept v oblasti umělé inteligence a hraje klíčovou roli v různých aplikacích, od rozpoznávání obrazu až po zpracování přirozeného jazyka. v