Vytvoří Neural Structured Learning (NSL) aplikovaný na případ mnoha obrázků koček a psů nové obrázky na základě existujících obrázků?
Neural Structured Learning (NSL) je rámec strojového učení vyvinutý společností Google, který kromě standardních vstupů funkcí umožňuje trénovat neuronové sítě pomocí strukturovaných signálů. Tento rámec je užitečný zejména ve scénářích, kde mají data vlastní strukturu, kterou lze využít ke zlepšení výkonu modelu. V kontextu mít
Je možné opakovaně používat trénovací sady a jaký to má dopad na výkon trénovaného modelu?
Opakované opakované použití trénovacích sad ve strojovém učení je běžnou praxí, která může mít významný dopad na výkon trénovaného modelu. Opakovaným používáním stejných trénovacích dat se model může poučit ze svých chyb a zlepšit své prediktivní schopnosti. Je však důležité pochopit potenciální výhody a nevýhody
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, Sedm kroků strojového učení
Jaká je doporučená velikost dávky pro trénování modelu hlubokého učení?
Doporučená velikost dávky pro trénování modelu hlubokého učení závisí na různých faktorech, jako jsou dostupné výpočetní zdroje, složitost modelu a velikost datové sady. Obecně je velikost dávky hyperparametr, který určuje počet vzorků zpracovaných před aktualizací parametrů modelu během školení.
Proč je při hodnocení výkonu modelu důležitá metrika ztráty ověření?
Metrika ztráty ověřování hraje zásadní roli při hodnocení výkonnosti modelu v oblasti hlubokého učení. Poskytuje cenné informace o tom, jak dobře si model vede na neviditelných datech, a pomáhá výzkumníkům a praktikům činit informovaná rozhodnutí o výběru modelu, ladění hyperparametrů a možnostech zobecnění. Sledováním ztráty ověření
Jaký je účel promíchání datové sady před jejím rozdělením na tréninkové a testovací sady?
Promíchání datové sady před jejím rozdělením na trénovací a testovací sady slouží zásadnímu účelu v oblasti strojového učení, zejména při aplikaci vlastního algoritmu K nejbližších sousedů. Tento proces zajišťuje, že data jsou randomizována, což je nezbytné pro dosažení nestranného a spolehlivého hodnocení výkonnosti modelu. Hlavním důvodem pro zamíchání
Co měří koeficient determinace (R-squared) v kontextu testovacích předpokladů?
Koeficient determinace, také známý jako R-squared, je statistická míra používaná v kontextu testování předpokladů ve strojovém učení. Poskytuje cenné poznatky o dobré shodě regresního modelu a pomáhá vyhodnotit podíl rozptylu v závislé proměnné, který lze vysvětlit pomocí nezávislých proměnných.
Proč je důležité zvolit správný algoritmus a parametry při regresním tréninku a testování?
Výběr správného algoritmu a parametrů při regresním tréninku a testování je v oblasti umělé inteligence a strojového učení nanejvýš důležitý. Regrese je technika učení pod dohledem používaná k modelování vztahu mezi závisle proměnnou a jednou nebo více nezávislými proměnnými. Je široce používán pro prediktivní a předpovědní úlohy. The
Jaké jsou tři potenciální předpoklady, které by mohly být porušeny, když nastane problém s výkonem modelu pro podnik, podle ML Insights Triangle?
ML Insights Triangle je rámec, který pomáhá identifikovat potenciální předpoklady, které by mohly být porušeny, když nastane problém s výkonem modelu pro podnik. Tento rámec se v oblasti umělé inteligence, konkrétně v kontextu TensorFlow Fundamentals a TensorFlow Extended (TFX), zaměřuje na průnik chápání modelu a
Proč je při regresních problémech důležitá normalizace dat a jak zlepšuje výkon modelu?
Normalizace dat je zásadním krokem v regresních problémech, protože hraje významnou roli při zlepšování výkonu modelu. V tomto kontextu se normalizace týká procesu škálování vstupních funkcí na konzistentní rozsah. Tím zajistíme, že všechny funkce budou mít podobné měřítko, což zabrání tomu, aby určité funkce dominovaly
- Vyšlo v Umělá inteligence, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow v Google Colaboratory, Použití TensorFlow k řešení regresních problémů, Přehled vyšetření
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
- 1
- 2