Jak lze odhalit zkreslení ve strojovém učení a jak lze těmto zkreslením předcházet?
Detekce zkreslení v modelech strojového učení je zásadním aspektem zajištění spravedlivých a etických systémů umělé inteligence. Zkreslení může vzniknout v různých fázích procesu strojového učení, včetně sběru dat, předběžného zpracování, výběru funkcí, trénování modelu a nasazení. Detekce zkreslení zahrnuje kombinaci statistické analýzy, znalosti domény a kritického myšlení. V této odpovědi jsme
Jsou velikost dávky, epocha a velikost datové sady všechny hyperparametry?
Velikost dávky, epocha a velikost datové sady jsou skutečně zásadními aspekty strojového učení a běžně se označují jako hyperparametry. Abychom tomuto konceptu porozuměli, pojďme se ponořit do každého pojmu jednotlivě. Velikost dávky: Velikost dávky je hyperparametr, který definuje počet vzorků zpracovaných před aktualizací vah modelu během tréninku. Hraje to
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, Sedm kroků strojového učení
Lze TensorBoard používat online?
Ano, lze použít TensorBoard online pro vizualizaci modelů strojového učení. TensorBoard je výkonný vizualizační nástroj, který je dodáván s TensorFlow, populárním rámcem strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutým společností Google. Umožňuje vám sledovat a vizualizovat různé aspekty vašich modelů strojového učení, jako jsou modelové grafy, tréninkové metriky a vkládání. Vizualizací těchto
Kde lze najít soubor dat Iris použitý v příkladu?
Chcete-li najít datovou sadu Iris použitou v příkladu, můžete k ní přistupovat prostřednictvím UCI Machine Learning Repository. Datový soubor Iris je běžně používaný datový soubor v oblasti strojového učení pro klasifikační úlohy, zejména ve vzdělávacích kontextech díky své jednoduchosti a účinnosti při demonstraci různých algoritmů strojového učení. Stroj UCI
Co je model generativního předtrénovaného transformátoru (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) je typ modelu umělé inteligence, který využívá učení bez dozoru k pochopení a generování lidského textu. Modely GPT jsou předem natrénovány na obrovském množství textových dat a lze je vyladit pro konkrétní úkoly, jako je generování textu, překlad, sumarizace a odpovídání na otázky. V kontextu strojového učení, zejména uvnitř
Je Python nezbytný pro strojové učení?
Python je široce používaný programovací jazyk v oblasti strojového učení (ML) díky své jednoduchosti, všestrannosti a dostupnosti mnoha knihoven a rámců, které podporují úlohy ML. I když není vyžadováno používat Python pro ML, je docela doporučeno a preferováno mnoha praktiky a výzkumníky v
Potřebuje model bez dozoru školení, i když nemá žádné označené údaje?
Model bez dozoru ve strojovém učení nevyžaduje pro trénování označená data, protože jeho cílem je najít vzory a vztahy v datech bez předem definovaných popisků. Ačkoli učení bez dozoru nezahrnuje použití označených dat, model stále musí projít tréninkovým procesem, aby se naučil základní strukturu dat.
Jaké jsou některé příklady učení se částečně pod dohledem?
Semi-supervised learning je paradigma strojového učení, které spadá mezi učení pod dohledem (kde jsou všechna data označena) a učení bez dozoru (kde nejsou označena žádná data). Při učení se částečně pod dohledem se algoritmus učí z kombinace malého množství označených dat a velkého množství neoznačených dat. Tento přístup je zvláště užitečný při získávání
Jak člověk pozná, kdy použít trénink pod dohledem a kdy trénink bez dozoru?
Učení pod dohledem a učení bez dohledu jsou dva základní typy paradigmat strojového učení, které slouží odlišným účelům na základě povahy dat a cílů daného úkolu. Při navrhování efektivních modelů strojového učení je zásadní porozumět tomu, kdy použít školení pod dohledem oproti školení bez dozoru. Volba mezi těmito dvěma přístupy závisí
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