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
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
Er inferens en del av modelltreningen snarere enn prediksjon?
Når det gjelder maskinlæring, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, er påstanden «Inferens er en del av modellopplæringen i stedet for prediksjon» ikke helt nøyaktig. Inferens og prediksjon er distinkte stadier i maskinlæringspipelinen, som hver tjener et annet formål og forekommer på forskjellige punkter i
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
Maskinlæringsalgoritmer kan lære å forutsi eller klassifisere nye, usynlige data. Hva innebærer utformingen av prediktive modeller av umerkede data?
Utformingen av prediktive modeller for umerkede data i maskinlæring involverer flere nøkkeltrinn og hensyn. Umerkede data refererer til data som ikke har forhåndsdefinerte måletiketter eller -kategorier. Målet er å utvikle modeller som nøyaktig kan forutsi eller klassifisere nye, usynlige data basert på mønstre og relasjoner lært fra de tilgjengelige
Hvordan bygge en modell i Google Cloud Machine Learning?
For å bygge en modell i Google Cloud Machine Learning Engine, må du følge en strukturert arbeidsflyt som involverer ulike komponenter. Disse komponentene inkluderer forberedelse av dataene dine, definering av modellen og opplæring av den. La oss utforske hvert trinn mer detaljert. 1. Forberede dataene: Før du lager en modell, er det avgjørende å forberede din
Hvorfor er evalueringen 80% for trening og 20% for evaluering, men ikke det motsatte?
Tildelingen av 80 % vekt til trening og 20 % vekt til evaluering i sammenheng med maskinlæring er en strategisk beslutning basert på flere faktorer. Denne fordelingen tar sikte på å finne en balanse mellom å optimalisere læringsprosessen og å sikre nøyaktig evaluering av modellens ytelse. I dette svaret skal vi fordype oss i årsakene
Hva er vekter og skjevheter i AI?
Vekter og skjevheter er grunnleggende begreper innen kunstig intelligens, spesielt innen maskinlæringsdomenet. De spiller en avgjørende rolle i opplæringen og funksjonen til maskinlæringsmodeller. Nedenfor er en omfattende forklaring av vekter og skjevheter, som utforsker deres betydning og hvordan de brukes i sammenheng med maskin
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Hva er definisjonen på en modell i maskinlæring?
En modell i maskinlæring refererer til en matematisk representasjon eller algoritme som er trent på et datasett for å ta spådommer eller beslutninger uten å være eksplisitt programmert. Det er et grunnleggende konsept innen kunstig intelligens og spiller en avgjørende rolle i ulike applikasjoner, alt fra bildegjenkjenning til naturlig språkbehandling. I