Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
Inden for maskinlæring spiller hyperparametre en afgørende rolle i at bestemme en algoritmes ydeevne og adfærd. Hyperparametre er parametre, der indstilles før indlæringsprocessen begynder. De læres ikke under træningen; i stedet styrer de selve læreprocessen. I modsætning hertil læres modelparametre under træning, såsom vægte
Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
Forholdet mellem antallet af epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelsen er et afgørende aspekt, som i væsentlig grad påvirker modellens ydeevne og generaliseringsevne. En epoke refererer til én komplet gennemgang af hele træningsdatasættet. Det er vigtigt at forstå, hvordan antallet af epoker påvirker forudsigelsesnøjagtigheden
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting og underfitting problemer, Løsning af modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 1
Er batchstørrelse, epoke og datasætstørrelse alle hyperparametre?
Batchstørrelse, epoke og datasætstørrelse er faktisk afgørende aspekter i maskinlæring og omtales almindeligvis som hyperparametre. For at forstå dette koncept, lad os dykke ned i hvert udtryk individuelt. Batchstørrelse: Batchstørrelsen er en hyperparameter, der definerer antallet af prøver, der behandles, før modellens vægte opdateres under træning. Det spiller
- 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
Hvad er hyperparametre?
Hyperparametre spiller en afgørende rolle inden for maskinlæring, specielt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning. For at forstå hyperparametre er det vigtigt først at forstå begrebet maskinlæring. Machine learning er en undergruppe af kunstig intelligens, der fokuserer på at udvikle algoritmer og modeller, der kan lære af data og
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er Gradient Boosting-algoritmen?
Træningsmodeller inden for kunstig intelligens, specifikt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, involverer brug af forskellige algoritmer til at optimere læringsprocessen og forbedre nøjagtigheden af forudsigelser. En sådan algoritme er Gradient Boosting-algoritmen. Gradient Boosting er en kraftfuld ensemblelæringsmetode, der kombinerer flere svage elever, som f.eks
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, AutoML Vision - del 2
Hvorfor er det nødvendigt at dykke dybere ned i maskinlæringsalgoritmernes indre funktion for at opnå højere nøjagtighed?
For at opnå højere nøjagtighed i maskinlæringsalgoritmer er det nødvendigt at dykke dybere ned i deres indre funktioner. Dette gælder især inden for deep learning, hvor komplekse neurale netværk trænes til at udføre opgaver såsom at spille spil. Ved at forstå de underliggende mekanismer og principper for disse algoritmer, kan vi gøre informeret
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Træning af et neuralt netværk til at spille et spil med TensorFlow og Open AI, Introduktion, Eksamensgennemgang
Hvad er de tre udtryk, der skal forstås for at bruge AI Platform Optimizer?
For effektivt at bruge AI Platform Optimizer i Google Cloud AI Platform er det vigtigt at forstå tre nøglebegreber: undersøgelse, forsøg og måling. Disse termer danner grundlaget for at forstå og udnytte mulighederne i AI Platform Optimizer. For det første refererer en undersøgelse til et orkestreret sæt af forsøg med det formål at optimere en
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI-platform, AI Platform Optimizer, Eksamensgennemgang
Hvordan kan AI Platform Optimizer bruges til at optimere ikke-maskine-indlæringssystemer?
AI Platform Optimizer er et kraftfuldt værktøj, der tilbydes af Google Cloud, og som kan bruges til at optimere ikke-maskineindlæringssystemer. Selvom det primært er designet til at optimere maskinlæringsmodeller, kan det også udnyttes til at forbedre ydeevnen af ikke-ML-systemer ved at anvende optimeringsteknikker. For at forstå, hvordan AI Platform Optimizer kan bruges i
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI-platform, AI Platform Optimizer, Eksamensgennemgang
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
- 1
- 2