Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
Vztah mezi počtem epoch v modelu strojového učení a přesností predikce je zásadním aspektem, který významně ovlivňuje výkon a schopnost zobecnění modelu. Epochou se rozumí jeden kompletní průchod celým tréninkovým datovým souborem. Je nezbytné pochopit, jak počet epoch ovlivňuje přesnost předpovědi
Jaký je účel používání epoch v hlubokém učení?
Účelem použití epoch v hlubokém učení je trénovat neuronovou síť opakovaným předkládáním trénovacích dat modelu. Epocha je definována jako jeden kompletní průchod celým tréninkovým datovým souborem. Během každé epochy model aktualizuje své vnitřní parametry na základě chyby, kterou dělá při predikci výstupu
Jaké byly rozdíly mezi základními, malými a většími modely z hlediska architektury a výkonu?
Rozdíly mezi základními, malými a většími modely z hlediska architektury a výkonu lze přičíst odchylkám v počtu vrstev, jednotek a parametrů použitých v každém modelu. Obecně platí, že architektura modelu neuronové sítě odkazuje na organizaci a uspořádání jejích vrstev, zatímco výkon odkazuje na to, jak
Jak se liší underfitting od overfittingu z hlediska výkonu modelu?
Nedostatečné vybavení a nadměrné vybavení jsou dva běžné problémy v modelech strojového učení, které mohou významně ovlivnit jejich výkon. Pokud jde o výkonnost modelu, k nedostatečnému přizpůsobení dochází, když je model příliš jednoduchý na to, aby zachytil základní vzory v datech, což má za následek nízkou přesnost predikce. Na druhou stranu k přemontování dochází, když je model příliš složitý
- Vyšlo v Umělá inteligence, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadměrným vybavením a nedostatečným vybavením, Řešení problémů s přesazením a nedosazením modelu - 2. část, Přehled vyšetření
Vysvětlete pojem underfitting a proč se vyskytuje v modelech strojového učení.
Underfitting je fenomén, který se vyskytuje v modelech strojového učení, když model nedokáže zachytit základní vzorce a vztahy přítomné v datech. Vyznačuje se velkým vychýlením a nízkým rozptylem, což vede k modelu, který je příliš jednoduchý na to, aby přesně reprezentoval složitost dat. V tomto vysvětlení budeme
Jaké byly pozorované odchylky ve výkonu modelu na nových, neviditelných datech?
Výkon modelu strojového učení na nových, neviditelných datech se může lišit od výkonu na trénovacích datech. Tyto odchylky, známé také jako chyby zobecnění, vznikají v důsledku několika faktorů v modelu a datech. V kontextu AutoML Vision, výkonného nástroje poskytovaného službou Google Cloud pro úlohy klasifikace obrázků,