Er den normalt anbefalede datafordeling mellem træning og evaluering tæt på 80 % til 20 % tilsvarende?
Den sædvanlige opdeling mellem træning og evaluering i maskinlæringsmodeller er ikke fast og kan variere afhængigt af forskellige faktorer. Det anbefales dog generelt at allokere en betydelig del af dataene til træning, typisk omkring 70-80 %, og reservere den resterende del til evaluering, hvilket vil være omkring 20-30 %. Denne opdeling sikrer det
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 vigtig 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
Hvad er et testdatasæt?
Et testdatasæt, i sammenhæng med maskinlæring, er en delmængde af data, der bruges til at evaluere ydeevnen af en trænet maskinlæringsmodel. Det er forskelligt fra træningsdatasættet, som bruges til at træne modellen. Formålet med testdatasættet er at vurdere, hvor godt
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er de tre trin, hvor hver maskinlæringsalgoritme vil blive dækket?
Inden for kunstig intelligens, især inden for maskinlæring med Python, er der tre grundlæggende trin, der typisk følges for at dække hver maskinlæringsalgoritme. Disse trin er afgørende for at forstå og implementere maskinlæringsalgoritmer effektivt. De giver en struktureret tilgang til opbygning og evaluering af modeller, hvilket gør det muligt for praktikere at
Hvordan bestemmer testsplit-parameteren andelen af data, der bruges til test i datasætforberedelsesprocessen?
Testopdelingsparameteren spiller en vigtig rolle i bestemmelsen af andelen af data, der bruges til test i datasætforberedelsesprocessen. I forbindelse med maskinlæring er det vigtigt at evaluere en models ydeevne på usete data for at sikre dens generaliseringsevner. Ved at specificere testsplit-parameteren kan vi kontrollere
Hvad kan du gøre, hvis du identificerer forkert mærkede billeder eller andre problemer med din models ydeevne?
Når du arbejder med maskinlæringsmodeller, er det ikke ualmindeligt at støde på fejlmærkede billeder eller andre problemer med modellens ydeevne. Disse problemer kan opstå på grund af forskellige årsager, såsom menneskelige fejl ved at mærke dataene, skævheder i træningsdataene eller begrænsninger af selve modellen. Det er dog vigtigt at tage fat på disse
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, AutoML Vision - del 2, Eksamensgennemgang