Hvordan kan man oppdage skjevheter i maskinlæring og hvordan kan man forhindre disse skjevhetene?
Å oppdage skjevheter i maskinlæringsmodeller er et avgjørende aspekt for å sikre rettferdige og etiske AI-systemer. Forstyrrelser kan oppstå fra ulike stadier av maskinlæringspipeline, inkludert datainnsamling, forhåndsbehandling, funksjonsvalg, modellopplæring og distribusjon. Å oppdage skjevheter innebærer en kombinasjon av statistisk analyse, domenekunnskap og kritisk tenkning. I dette svaret sier vi
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Er batchstørrelse, epoke og datasettstørrelse alle hyperparametre?
Batchstørrelse, epoke og datasettstørrelse er faktisk avgjørende aspekter i maskinlæring og blir ofte referert til som hyperparametere. For å forstå dette konseptet, la oss fordype oss i hvert begrep individuelt. Batchstørrelse: Batchstørrelsen er en hyperparameter som definerer antall prøver som behandles før modellens vekter oppdateres under trening. Den spiller
Kan TensorBoard brukes online?
Ja, man kan bruke TensorBoard online for å visualisere maskinlæringsmodeller. TensorBoard er et kraftig visualiseringsverktøy som følger med TensorFlow, et populært rammeverk for maskinlæring med åpen kildekode utviklet av Google. Den lar deg spore og visualisere ulike aspekter ved maskinlæringsmodellene dine, for eksempel modellgrafer, treningsmålinger og innebygginger. Ved å visualisere disse
Hvor kan man finne Iris-datasettet brukt i eksemplet?
For å finne Iris-datasettet som ble brukt i eksemplet, kan man få tilgang til det gjennom UCI Machine Learning Repository. Iris-datasettet er et ofte brukt datasett innen maskinlæring for klassifiseringsoppgaver, spesielt i pedagogiske sammenhenger på grunn av dets enkelhet og effektivitet i å demonstrere forskjellige maskinlæringsalgoritmer. UCI-maskinen
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, Vanlige og enkle estimatorer
Hva er en Generative Pre-trained Transformer (GPT) modell?
En Generative Pre-trained Transformer (GPT) er en type kunstig intelligens-modell som bruker uovervåket læring for å forstå og generere menneskelignende tekst. GPT-modeller er forhåndsopplært på enorme mengder tekstdata og kan finjusteres for spesifikke oppgaver som tekstgenerering, oversettelse, oppsummering og svar på spørsmål. I sammenheng med maskinlæring, spesielt innenfor
Er Python nødvendig for maskinlæring?
Python er et mye brukt programmeringsspråk innen maskinlæring (ML) på grunn av dets enkelhet, allsidighet og tilgjengeligheten til en rekke biblioteker og rammeverk som støtter ML-oppgaver. Selv om det ikke er et krav å bruke Python for ML, er det ganske anbefalt og foretrukket av mange utøvere og forskere i
Trenger en uovervåket modell opplæring selv om den ikke har noen merkede data?
En uovervåket modell i maskinlæring krever ikke merkede data for opplæring, da den tar sikte på å finne mønstre og relasjoner i dataene uten forhåndsdefinerte etiketter. Selv om uovervåket læring ikke involverer bruk av merkede data, må modellen fortsatt gjennomgå en opplæringsprosess for å lære den underliggende strukturen til dataene
Hva er noen eksempler på semi-veiledet læring?
Semi-overvåket læring er et maskinlæringsparadigme som faller mellom overvåket læring (hvor all data er merket) og uovervåket læring (hvor ingen data er merket). I semi-overvåket læring lærer algoritmen fra en kombinasjon av en liten mengde merket data og en stor mengde umerket data. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig når du skaffer
Hvordan vet man når man skal bruke veiledet versus uten tilsyn trening?
Overvåket og uovervåket læring er to grunnleggende typer maskinlæringsparadigmer som tjener forskjellige formål basert på arten av dataene og målene for oppgaven. Å forstå når man skal bruke overvåket opplæring versus opplæring uten tilsyn er avgjørende for å utforme effektive maskinlæringsmodeller. Valget mellom disse to tilnærmingene avhenger
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Hvordan vet man om en modell er riktig trent? Er nøyaktighet en nøkkelindikator og må den være over 90 %?
Å avgjøre om en maskinlæringsmodell er riktig opplært er et kritisk aspekt av modellutviklingsprosessen. Selv om nøyaktighet er en viktig beregning (eller til og med en nøkkelberegning) for å evaluere ytelsen til en modell, er det ikke den eneste indikatoren på en godt trent modell. Å oppnå en nøyaktighet over 90 % er ikke universelt