Hvad er typerne af hyperparameter tuning?
Hyperparametertuning er et afgørende trin i maskinlæringsprocessen, da det involverer at finde de optimale værdier for en models hyperparametre. Hyperparametre er parametre, der ikke læres fra dataene, men derimod indstilles af brugeren, før modellen trænes. De styrer adfærden af læringsalgoritmen og kan betydeligt
Hvad er nogle eksempler på hyperparameter tuning?
Hyperparameter tuning er et afgørende skridt i processen med at bygge og optimere maskinlæringsmodeller. Det indebærer at justere de parametre, som ikke læres af modellen selv, men derimod indstilles af brugeren forud for træning. Disse parametre påvirker i høj grad modellens ydeevne og adfærd, og at finde de optimale værdier for
Hvad er én hot-encoding?
En varm kodning er en teknik, der bruges i maskinlæring og databehandling til at repræsentere kategoriske variabler som binære vektorer. Det er især nyttigt, når du arbejder med algoritmer, der ikke kan håndtere kategoriske data direkte, såsom almindelige og simple estimatorer. I dette svar vil vi udforske konceptet med én varm kodning, dens formål og
Hvordan installeres TensorFlow?
TensorFlow er et populært open source-bibliotek til maskinlæring. For at installere det skal du først installere Python. Vær opmærksom på, at de eksemplariske Python- og TensorFlow-instruktioner kun tjener som en abstrakt reference til almindelige og simple estimatorer. Detaljerede instruktioner om brug af TensorFlow 2.x version vil følge i efterfølgende materialer. Hvis du vil
Er det korrekt, at det indledende datasæt kan spaltes i tre hovedundersæt: træningssættet, valideringssættet (for at finjustere parametre) og testsættet (kontrol af ydeevne på usete data)?
Det er faktisk korrekt, at det indledende datasæt i maskinlæring kan opdeles i tre hovedundersæt: træningssættet, valideringssættet og testsættet. Disse undersæt tjener specifikke formål i maskinlærings-workflowet og spiller en afgørende rolle i udvikling og evaluering af modeller. Træningssættet er den største delmængde
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Hvordan er ML tuning parametre og hyperparametre relateret til hinanden?
Tuning-parametre og hyperparametre er relaterede begreber inden for maskinlæring. Tuning-parametre er specifikke for en bestemt maskinlæringsalgoritme og bruges til at kontrollere algoritmens adfærd under træning. På den anden side er hyperparametre parametre, der ikke læres fra dataene, men er indstillet før
Er test af en ML-model mod data, der tidligere kunne have været brugt i modeltræning, en ordentlig evalueringsfase i maskinlæring?
Evalueringsfasen i maskinlæring er et kritisk trin, der involverer test af modellen mod data for at vurdere dens ydeevne og effektivitet. Ved evaluering af en model anbefales det generelt at bruge data, der ikke er set af modellen i træningsfasen. Dette er med til at sikre objektive og pålidelige evalueringsresultater.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Kan deep learning tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN)?
Deep learning kan faktisk tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN). Deep learning er et underområde af maskinlæring, der fokuserer på træning af kunstige neurale netværk med flere lag, også kendt som dybe neurale netværk. Disse netværk er designet til at lære hierarkiske repræsentationer af data, hvilket muliggør dem
Er det korrekt at kalde en proces med opdatering af w- og b-parametre for et træningstrin i maskinlæring?
Et træningstrin i sammenhæng med maskinlæring refererer til processen med at opdatere parametrene, specifikt vægten (w) og skævhederne (b), af en model under træningsfasen. Disse parametre er afgørende, da de bestemmer modellens adfærd og effektivitet til at lave forudsigelser. Derfor er det rigtigt at sige
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Almindelige og enkle estimatorer
Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
Google TensorFlow-rammeværket gør det faktisk muligt for udviklere at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller, hvilket muliggør udskiftning af kodning med konfiguration. Denne funktion giver en betydelig fordel med hensyn til produktivitet og brugervenlighed, da den forenkler processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. En
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Dybe neurale netværk og estimatorer