Er det riktig at hvis datasettet er stort trenger man mindre evaluering, noe som betyr at andelen av datasettet som brukes til evaluering kan reduseres med økt størrelse på datasettet?
Innenfor maskinlæring spiller størrelsen på datasettet en avgjørende rolle i evalueringsprosessen. Forholdet mellom datasettstørrelse og evalueringskrav er komplekst og avhenger av ulike faktorer. Imidlertid er det generelt sant at når datasettstørrelsen øker, kan brøkdelen av datasettet som brukes til evaluering være
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Dype nevrale nettverk og estimatorer
Kan man enkelt kontrollere (ved å legge til og fjerne) antall lag og antall noder i individuelle lag ved å endre matrisen som leveres som det skjulte argumentet til det dype nevrale nettverket (DNN)?
Innenfor maskinlæring, spesielt dype nevrale nettverk (DNN), er muligheten til å kontrollere antall lag og noder i hvert lag et grunnleggende aspekt ved tilpasning av modellarkitektur. Når du arbeider med DNN-er i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, spiller matrisen som leveres som det skjulte argumentet en avgjørende rolle
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Dype nevrale nettverk og estimatorer
Hvilken ML-algoritme er egnet for å trene modell for sammenligning av datadokumenter?
En algoritme som er godt egnet til å trene en modell for datadokumentsammenligning er cosinuslikhetsalgoritmen. Cosinuslikhet er et mål på likhet mellom to vektorer som ikke er null i et indre produktrom som måler cosinus til vinkelen mellom dem. I sammenheng med dokumentsammenligning brukes det til å bestemme
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, De 7 trinnene med maskinlæring
Hva er hovedforskjellene i lasting og opplæring av Iris-datasettet mellom Tensorflow 1- og Tensorflow 2-versjoner?
Den opprinnelige koden som ble gitt for å laste og trene iris-datasettet ble designet for TensorFlow 1 og fungerer kanskje ikke med TensorFlow 2. Dette avviket oppstår på grunn av visse endringer og oppdateringer introdusert i denne nyere versjonen av TensorFlow, som imidlertid vil bli dekket i detalj i senere emner som vil direkte relatere til TensorFlow
Hvordan laste inn TensorFlow-datasett i Jupyter i Python og bruke dem til å demonstrere estimatorer?
TensorFlow Dataset (TFDS) er en samling av datasett klare til bruk med TensorFlow, og gir en praktisk måte å få tilgang til og manipulere ulike datasett for maskinlæringsoppgaver. Estimatorer, derimot, er TensorFlow APIer på høyt nivå som forenkler prosessen med å lage maskinlæringsmodeller. For å laste TensorFlow-datasett i Jupyter ved hjelp av Python og demonstrere
Hva er forskjellene mellom TensorFlow og TensorBoard?
TensorFlow og TensorBoard er begge verktøy som er mye brukt innen maskinlæring, spesielt for modellutvikling og visualisering. Mens de er relatert og ofte brukt sammen, er det tydelige forskjeller mellom de to. TensorFlow er et maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode utviklet av Google. Den gir et omfattende sett med verktøy og
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, TensorBoard for modellvisualisering
Hvordan gjenkjenne at modellen er overmontert?
For å gjenkjenne om en modell er overutstyrt, må man forstå begrepet overtilpasning og dets implikasjoner i maskinlæring. Overtilpasning oppstår når en modell yter eksepsjonelt godt på treningsdataene, men ikke klarer å generalisere til nye, usynlige data. Dette fenomenet er skadelig for modellens prediksjonsevne og kan føre til dårlig ytelse
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Dype nevrale nettverk og estimatorer
Hva er skalerbarheten til treningslæringsalgoritmer?
Skalerbarheten til treningslæringsalgoritmer er et avgjørende aspekt innen kunstig intelligens. Det refererer til evnen til et maskinlæringssystem til å effektivt håndtere store datamengder og øke ytelsen etter hvert som datasettstørrelsen vokser. Dette er spesielt viktig når man arbeider med komplekse modeller og massive datasett, som
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Serverløse spådommer i skala
Hvordan lage læringsalgoritmer basert på usynlige data?
Prosessen med å lage læringsalgoritmer basert på usynlige data involverer flere trinn og hensyn. For å utvikle en algoritme for dette formålet, er det nødvendig å forstå naturen til usynlige data og hvordan de kan brukes i maskinlæringsoppgaver. La oss forklare den algoritmiske tilnærmingen til å lage læringsalgoritmer basert på
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Serverløse spådommer i skala
Hva betyr det å lage algoritmer som lærer basert på data, forutsier og tar beslutninger?
Å lage algoritmer som lærer basert på data, forutsier resultater og tar beslutninger er kjernen i maskinlæring innen kunstig intelligens. Denne prosessen involverer opplæring av modeller som bruker data og lar dem generalisere mønstre og ta nøyaktige spådommer eller beslutninger på nye, usynlige data. I sammenheng med Google Cloud Machine