Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
Forholdet mellom antall epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon er et avgjørende aspekt som i betydelig grad påvirker ytelsen og generaliseringsevnen til modellen. En epoke refererer til en fullstendig gjennomgang av hele treningsdatasettet. Det er viktig å forstå hvordan antall epoker påvirker prediksjonsnøyaktigheten
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 1
Hva er hensikten med å bruke epoker i dyp læring?
Hensikten med å bruke epoker i dyp læring er å trene et nevralt nettverk ved å iterativt presentere treningsdataene til modellen. En epoke er definert som én fullstendig gjennomgang av hele treningsdatasettet. I løpet av hver epoke oppdaterer modellen sine interne parametere basert på feilen den gjør ved å forutsi utdata
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Fremgang med dyp læring, Modellanalyse, Eksamensgjennomgang
Hva var forskjellene mellom grunnlinjen, små og større modeller når det gjelder arkitektur og ytelse?
Forskjellene mellom grunnlinjen, små og større modeller når det gjelder arkitektur og ytelse kan tilskrives variasjoner i antall lag, enheter og parametere som brukes i hver modell. Generelt refererer arkitekturen til en nevrale nettverksmodell til organisasjonen og arrangementet av lagene, mens ytelsen refererer til hvordan
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgjennomgang
Hvordan skiller undertilpasning seg fra overtilpasning når det gjelder modellytelse?
Undertilpasning og overtilpasning er to vanlige problemer i maskinlæringsmodeller som kan påvirke ytelsen betydelig. Når det gjelder modellytelse, oppstår undertilpasning når en modell er for enkel til å fange de underliggende mønstrene i dataene, noe som resulterer i dårlig prediktiv nøyaktighet. På den annen side skjer overfitting når en modell blir for kompleks
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgjennomgang
Forklar begrepet undertilpasning og hvorfor det forekommer i maskinlæringsmodeller.
Undertilpasning er et fenomen som oppstår i maskinlæringsmodeller når modellen ikke klarer å fange opp de underliggende mønstrene og relasjonene som finnes i dataene. Den er preget av høy skjevhet og lav varians, noe som resulterer i en modell som er for enkel til å representere kompleksiteten til dataene nøyaktig. I denne forklaringen vil vi
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 1, Eksamensgjennomgang
Hvilke avvik ble observert i modellens ytelse på nye, usynlige data?
Ytelsen til en maskinlæringsmodell på nye, usynlige data kan avvike fra ytelsen på treningsdataene. Disse avvikene, også kjent som generaliseringsfeil, oppstår på grunn av flere faktorer i modellen og dataene. I sammenheng med AutoML Vision, et kraftig verktøy levert av Google Cloud for bildeklassifiseringsoppgaver,
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, AutoML Vision - del 2, Eksamensgjennomgang