Er tapet utenom utvalget et valideringstap?
Innenfor dyp læring, spesielt i sammenheng med modellevaluering og ytelsesvurdering, har skillet mellom tap utenom utvalget og tap av validering av største betydning. Å forstå disse konseptene er avgjørende for utøvere som tar sikte på å forstå effektiviteten og generaliseringsevnene til deres dyplæringsmodeller. For å dykke ned i vanskelighetene ved disse vilkårene,
Hvordan vite hvilken algoritme som trenger mer data enn den andre?
Innenfor maskinlæring kan mengden data som kreves av ulike algoritmer variere avhengig av kompleksiteten, generaliseringsevnen og arten av problemet som løses. Å bestemme hvilken algoritme som trenger mer data enn en annen kan være en avgjørende faktor for å designe et effektivt maskinlæringssystem. La oss utforske ulike faktorer som
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Er den vanligvis anbefalte datadelingen mellom trening og evaluering nær 80 % til 20 % tilsvarende?
Den vanlige delingen mellom opplæring og evaluering i maskinlæringsmodeller er ikke fast og kan variere avhengig av ulike faktorer. Imidlertid anbefales det generelt å allokere en betydelig del av dataene til trening, typisk rundt 70-80 %, og reservere den resterende delen for evaluering, som vil være rundt 20-30 %. Denne delingen sikrer det
Er det nødvendig å bruke andre data for opplæring og evaluering av modellen?
Innenfor maskinlæring er bruk av tilleggsdata for opplæring og evaluering av modeller virkelig nødvendig. Selv om det er mulig å trene og evaluere modeller ved å bruke et enkelt datasett, kan inkludering av andre data i stor grad forbedre ytelsen og generaliseringsmulighetene til modellen. Dette gjelder spesielt i
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
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
Hva er et testdatasett?
Et testdatasett, i sammenheng med maskinlæring, er en delmengde av data som brukes til å evaluere ytelsen til en trent maskinlæringsmodell. Det er forskjellig fra treningsdatasettet, som brukes til å trene modellen. Formålet med testdatasettet er å vurdere hvor godt
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Hvorfor er det viktig å dele opp dataene i opplærings- og valideringssett? Hvor mye data tildeles vanligvis for validering?
Å dele opp dataene i trenings- og valideringssett er et avgjørende skritt i trening av konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) for dyplæringsoppgaver. Denne prosessen lar oss vurdere ytelsen og generaliseringsevnen til modellen vår, samt forhindre overfitting. På dette feltet er det vanlig praksis å tildele en viss del av
Hvorfor er det viktig å velge en passende læringsrate?
Å velge en passende læringsrate er av største betydning innen dyp læring, siden det direkte påvirker treningsprosessen og den generelle ytelsen til den nevrale nettverksmodellen. Læringshastigheten bestemmer trinnstørrelsen som modellen oppdaterer parametrene ved i løpet av treningsfasen. En velvalgt læringsrate kan føre
Hvorfor er det viktig å blande dataene når man jobber med MNIST-datasettet i dyp læring?
Blanding av data er et viktig skritt når du arbeider med MNIST-datasettet i dyp læring. MNIST-datasettet er et mye brukt referansedatasett innen datasyn og maskinlæring. Den består av en stor samling håndskrevne sifferbilder, med tilsvarende etiketter som indikerer sifferet som er representert i hvert bilde. De
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Data, datasett, Eksamensgjennomgang
Hva er hensikten med å skille data inn i opplærings- og testdatasett innen dyp læring?
Hensikten med å skille data inn i trenings- og testdatasett i dyp læring er å evaluere ytelsen og generaliseringsevnen til en trent modell. Denne praksisen er viktig for å vurdere hvor godt modellen kan forutsi på usynlige data og for å unngå overfitting, som oppstår når en modell blir for spesialisert til å
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Data, datasett, Eksamensgjennomgang