Er det korrekt, at hvis datasættet er stort, behøver man mindre evaluering, hvilket betyder, at den del af datasættet, der bruges til evaluering, kan reduceres med øget størrelse af datasættet?
Inden for maskinlæring spiller størrelsen af datasættet en afgørende rolle i evalueringsprocessen. Forholdet mellem datasætstørrelse og evalueringskrav er komplekst og afhænger af forskellige faktorer. Det er dog generelt rigtigt, at når datasættets størrelse øges, kan den del af datasættet, der bruges til evaluering
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Dybe neurale netværk og estimatorer
Kan man nemt kontrollere (ved at tilføje og fjerne) antallet af lag og antallet af noder i individuelle lag ved at ændre det array, der leveres som det skjulte argument for det dybe neurale netværk (DNN)?
Inden for maskinlæring, specielt dybe neurale netværk (DNN'er), er evnen til at kontrollere antallet af lag og noder inden for hvert lag et grundlæggende aspekt af modelarkitekturtilpasning. Når du arbejder med DNN'er i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, spiller det array, der leveres som det skjulte argument, en afgørende rolle
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Dybe neurale netværk og estimatorer
Hvilken ML-algoritme er egnet til at træne model til sammenligning af datadokumenter?
En algoritme, der er velegnet til at træne en model til sammenligning af datadokumenter, er cosinus-lighedsalgoritmen. Cosinus-lighed er et mål for lighed mellem to vektorer, der ikke er nul, i et indre produktrum, der måler cosinus af vinklen mellem dem. I forbindelse med dokumentsammenligning bruges det til at bestemme
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Hvad er de vigtigste forskelle i indlæsning og træning af Iris-datasættet mellem Tensorflow 1 og Tensorflow 2 versioner?
Den originale kode, der blev leveret til at indlæse og træne iris-datasættet, er designet til TensorFlow 1 og fungerer muligvis ikke med TensorFlow 2. Denne uoverensstemmelse opstår på grund af visse ændringer og opdateringer, der er introduceret i denne nyere version af TensorFlow, som dog vil blive dækket i detaljer i efterfølgende emner, der vil relatere direkte til TensorFlow
Hvordan indlæses TensorFlow-datasæt i Jupyter i Python og bruger dem til at demonstrere estimatorer?
TensorFlow Datasets (TFDS) er en samling af datasæt klar til brug med TensorFlow, som giver en bekvem måde at få adgang til og manipulere forskellige datasæt til maskinlæringsopgaver. Estimatorer er på den anden side TensorFlow API'er på højt niveau, der forenkler processen med at skabe maskinlæringsmodeller. At indlæse TensorFlow-datasæt i Jupyter ved hjælp af Python og demonstrere
Hvad er forskellene mellem TensorFlow og TensorBoard?
TensorFlow og TensorBoard er begge værktøjer, der er meget brugt inden for maskinlæring, specifikt til modeludvikling og visualisering. Selvom de er beslægtede og ofte bruges sammen, er der tydelige forskelle mellem de to. TensorFlow er en open source-ramme for maskinlæring udviklet af Google. Det giver et omfattende sæt værktøjer og
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, TensorBoard til modelvisualisering
Hvordan genkender man, at modellen er overmonteret?
For at erkende, om en model er overfittet, skal man forstå begrebet overfitting og dets implikationer i maskinlæring. Overfitting opstår, når en model klarer sig usædvanligt godt på træningsdata, men ikke formår at generalisere til nye, usete data. Dette fænomen er skadeligt for modellens forudsigelsesevne og kan føre til dårlig ydeevne
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Dybe neurale netværk og estimatorer
Hvad er skalerbarheden af at træne læringsalgoritmer?
Skalerbarheden af træningslæringsalgoritmer er et afgørende aspekt inden for kunstig intelligens. Det refererer til et maskinlæringssystems evne til effektivt at håndtere store mængder data og øge dets ydeevne, efterhånden som datasættets størrelse vokser. Dette er især vigtigt, når man har at gøre med komplekse modeller og massive datasæt, f.eks
Hvordan laver man læringsalgoritmer baseret på usynlige data?
Processen med at skabe læringsalgoritmer baseret på usynlige data involverer flere trin og overvejelser. For at udvikle en algoritme til dette formål er det nødvendigt at forstå karakteren af usynlige data, og hvordan de kan bruges i maskinlæringsopgaver. Lad os forklare den algoritmiske tilgang til at skabe læringsalgoritmer baseret på
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Serverfri forudsigelser i målestok
Hvad vil det sige at skabe algoritmer, der lærer baseret på data, forudsiger og træffer beslutninger?
At skabe algoritmer, der lærer baseret på data, forudsiger resultater og træffer beslutninger, er kernen i maskinlæring inden for kunstig intelligens. Denne proces involverer træning af modeller, der bruger data og giver dem mulighed for at generalisere mønstre og foretage nøjagtige forudsigelser eller beslutninger om nye, usete data. I forbindelse med Google Cloud Machine
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Serverfri forudsigelser i målestok