Hva er typene for hyperparameterinnstilling?
Hyperparameterinnstilling er et avgjørende trinn i maskinlæringsprosessen, da det innebærer å finne de optimale verdiene for hyperparametrene til en modell. Hyperparametere er parametere som ikke læres fra dataene, men som snarere settes av brukeren før opplæring av modellen. De kontrollerer oppførselen til læringsalgoritmen og kan betydelig
Hva er noen eksempler på hyperparameterinnstilling?
Hyperparameterinnstilling er et avgjørende skritt i prosessen med å bygge og optimalisere maskinlæringsmodeller. Det innebærer å justere parametrene som ikke læres av modellen selv, men som heller settes av brukeren før opplæring. Disse parameterne påvirker ytelsen og oppførselen til modellen betydelig, og for å finne de optimale verdiene for
Hva er én varm koding?
En varm koding er en teknikk som brukes i maskinlæring og databehandling for å representere kategoriske variabler som binære vektorer. Det er spesielt nyttig når du arbeider med algoritmer som ikke kan håndtere kategoriske data direkte, for eksempel enkle og enkle estimatorer. I dette svaret vil vi utforske konseptet med én varm koding, dens formål og
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Vanlige og enkle estimatorer
Hvordan installerer jeg TensorFlow?
TensorFlow er et populært åpen kildekode-bibliotek for maskinlæring. For å installere det må du først installere Python. Vær oppmerksom på at de eksemplariske Python- og TensorFlow-instruksjonene bare tjener som en abstrakt referanse til enkle og enkle estimatorer. Detaljerte instruksjoner om bruk av TensorFlow 2.x-versjonen vil følge i etterfølgende materialer. Hvis du vil
Er det riktig at det innledende datasettet kan spyttes inn i tre hoveddelsett: treningssettet, valideringssettet (for å finjustere parametere) og testsettet (sjekker ytelse på usynlige data)?
Det er faktisk riktig at det første datasettet i maskinlæring kan deles inn i tre hoveddelsett: opplæringssettet, valideringssettet og testsettet. Disse undersettene tjener spesifikke formål i arbeidsflyten for maskinlæring og spiller en avgjørende rolle i utvikling og evaluering av modeller. Treningssettet er den største undergruppen
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, De 7 trinnene med maskinlæring
Hvordan er ML-innstillingsparametere og hyperparametre relatert til hverandre?
Innstillingsparametere og hyperparametre er relaterte konsepter innen maskinlæring. Innstillingsparametere er spesifikke for en bestemt maskinlæringsalgoritme og brukes til å kontrollere atferden til algoritmen under trening. På den annen side er hyperparametere parametere som ikke læres fra dataene, men som settes før
Er testing av en ML-modell mot data som tidligere kunne vært brukt i modelltrening en skikkelig evalueringsfase i maskinlæring?
Evalueringsfasen i maskinlæring er et kritisk trinn som innebærer å teste modellen mot data for å vurdere dens ytelse og effektivitet. Ved evaluering av en modell anbefales det generelt å bruke data som ikke har blitt sett av modellen i opplæringsfasen. Dette bidrar til å sikre objektive og pålitelige evalueringsresultater.
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, De 7 trinnene med maskinlæring
Kan dyp læring tolkes som å definere og trene en modell basert på et dypt nevralt nettverk (DNN)?
Deep learning kan faktisk tolkes som å definere og trene en modell basert på et dypt nevralt nettverk (DNN). Deep learning er et underfelt av maskinlæring som fokuserer på å trene kunstige nevrale nettverk med flere lag, også kjent som dype nevrale nettverk. Disse nettverkene er utformet for å lære hierarkiske representasjoner av data, og muliggjøre dem
Er det riktig å kalle en prosess med oppdatering av w- og b-parametere for et opplæringstrinn for maskinlæring?
Et treningstrinn i sammenheng med maskinlæring refererer til prosessen med å oppdatere parametrene, spesifikt vektene (w) og skjevheter (b), til en modell under treningsfasen. Disse parameterne er avgjørende da de bestemmer oppførselen og effektiviteten til modellen i å lage spådommer. Derfor er det riktig å si
Gjør Googles TensorFlow-rammeverk mulig å øke abstraksjonsnivået i utviklingen av maskinlæringsmodeller (f.eks. ved å erstatte koding med konfigurasjon)?
Google TensorFlow-rammeverket gjør det faktisk mulig for utviklere å øke abstraksjonsnivået i utviklingen av maskinlæringsmodeller, noe som gjør det mulig å erstatte koding med konfigurasjon. Denne funksjonen gir en betydelig fordel når det gjelder produktivitet og brukervennlighet, siden den forenkler prosessen med å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller. En
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Dype nevrale nettverk og estimatorer