Er tabet uden for stikprøven et valideringstab?
Inden for dyb læring, især i forbindelse med modelevaluering og præstationsvurdering, har sondringen mellem tab uden for stikprøven og valideringstab altafgørende betydning. Forståelse af disse begreber er afgørende for praktikere, der sigter på at forstå effektiviteten og generaliseringsevnerne af deres dybe læringsmodeller. For at dykke ned i forviklingerne af disse vilkår,
Hvordan kan man opdage skævheder i maskinlæring, og hvordan kan man forhindre disse skævheder?
Detektering af skævheder i maskinlæringsmodeller er et afgørende aspekt for at sikre retfærdige og etiske AI-systemer. Fordomme kan opstå fra forskellige stadier af maskinlæringspipelinen, herunder dataindsamling, forbehandling, valg af funktioner, modeltræning og implementering. Detektering af skævheder involverer en kombination af statistisk analyse, domæneviden og kritisk tænkning. I dette svar har vi
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Maskinlæringsalgoritmer kan lære at forudsige eller klassificere nye, usete data. Hvad indebærer designet af prædiktive modeller af umærkede data?
Designet af prædiktive modeller for umærkede data i maskinlæring involverer flere vigtige trin og overvejelser. Umærkede data refererer til data, der ikke har foruddefinerede måletiketter eller -kategorier. Målet er at udvikle modeller, der præcist kan forudsige eller klassificere nye, usete data baseret på mønstre og relationer lært fra de tilgængelige
Hvorfor er evalueringen 80% for træning og 20% for evaluering, men ikke det modsatte?
Tildelingen af 80 % vægtning til træning og 20 % vægtning til evaluering i forbindelse med maskinlæring er en strategisk beslutning baseret på flere faktorer. Denne fordeling har til formål at finde en balance mellem optimering af læreprocessen og sikring af præcis evaluering af modellens ydeevne. I dette svar vil vi dykke ned i årsagerne
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Hvad er formålet med at adskille data i trænings- og testdatasæt i deep learning?
Formålet med at adskille data i trænings- og testdatasæt i deep learning er at evaluere en trænet models ydeevne og generaliseringsevne. Denne praksis er væsentlig for at vurdere, hvor godt modellen kan forudsige på usete data og for at undgå overfitting, som opstår, når en model bliver for specialiseret til at
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, data, datasæt, Eksamensgennemgang
Hvordan adskiller vi en del af data som out-of-sample-sættet til analyse af tidsseriedata?
For at udføre tidsseriedataanalyse ved hjælp af deep learning-teknikker såsom tilbagevendende neurale netværk (RNN'er), er det vigtigt at adskille en del af data som out-of-sample-sættet. Dette sæt uden for stikprøven er afgørende for evaluering af den trænede models ydeevne og generaliseringsevne på usete data. I denne studieretning, specifikt fokus
Hvad er betydningen af at træne modellen på et datasæt og evaluere dens ydeevne på eksterne billeder for at lave præcise forudsigelser på nye, usete data?
Træning af en model på et datasæt og evaluering af dens ydeevne på eksterne billeder er af største betydning inden for kunstig intelligens, især inden for området Deep Learning med Python, TensorFlow og Keras. Denne tilgang spiller en afgørende rolle for at sikre, at modellen kan lave præcise forudsigelser på nye, usete data. Ved
Hvordan adskiller vi vores træningsdata i trænings- og testsæt? Hvorfor er dette trin vigtigt?
For effektivt at træne et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til at identificere hunde vs katte, er det afgørende at adskille træningsdataene i trænings- og testsæt. Dette trin, kendt som dataopdeling, spiller en væsentlig rolle i udviklingen af en robust og pålidelig model. I dette svar vil jeg give en detaljeret forklaring på, hvordan
Hvordan kan den trænede models ydeevne vurderes under test?
Vurdering af en trænet models ydeevne under test er et afgørende skridt i evalueringen af modellens effektivitet og pålidelighed. Inden for kunstig intelligens, specifikt i Deep Learning med TensorFlow, er der flere teknikker og målinger, der kan bruges til at vurdere ydeevnen af en trænet model under test. Disse
Hvordan kan nøjagtigheden af en trænet model evalueres ved hjælp af testdatasættet i TensorFlow?
For at evaluere nøjagtigheden af en trænet model ved hjælp af testdatasættet i TensorFlow, skal flere trin følges. Denne proces involverer indlæsning af den trænede model, forberedelse af testdata og beregning af nøjagtighedsmetrikken. For det første skal den trænede model indlæses i TensorFlow-miljøet. Dette kan gøres ved at bruge
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, TensorFlow, Uddannelse og test af data, Eksamensgennemgang