Hvordan ved man, om en model er korrekt trænet? Er nøjagtighed en nøgleindikator, og skal den være over 90 %?
At afgøre, om en maskinlæringsmodel er korrekt trænet, er et kritisk aspekt af modeludviklingsprocessen. Selvom nøjagtighed er en vigtig metrik (eller endda en nøglemåling) i evalueringen af en models ydeevne, er det ikke den eneste indikator for en veltrænet model. At opnå en nøjagtighed over 90% er ikke en universel
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
Er inferens en del af modeltræningen snarere end forudsigelse?
Inden for maskinlæring, specifikt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, er udsagnet "Inferens er en del af modeltræningen snarere end forudsigelse" ikke helt korrekt. Inferens og forudsigelse er adskilte stadier i maskinlæringspipelinen, der hver tjener et andet formål og forekommer på forskellige punkter i
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
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
Hvordan bygger man en model i Google Cloud Machine Learning?
For at bygge en model i Google Cloud Machine Learning Engine skal du følge en struktureret arbejdsgang, der involverer forskellige komponenter. Disse komponenter omfatter forberedelse af dine data, definering af din model og træning af den. Lad os udforske hvert trin mere detaljeret. 1. Forberedelse af data: Før du opretter en model, er det afgørende at forberede din
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 vægte og skævheder i AI?
Vægte og skævheder er grundlæggende begreber inden for kunstig intelligens, specifikt inden for maskinlæringsdomænet. De spiller en afgørende rolle i træningen og funktionen af maskinlæringsmodeller. Nedenfor er en omfattende forklaring af vægte og skævheder, der udforsker deres betydning, og hvordan de bruges i forbindelse med maskine
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er definitionen af en model i maskinlæring?
En model i maskinlæring refererer til en matematisk repræsentation eller algoritme, der trænes på et datasæt til at foretage forudsigelser eller beslutninger uden at være eksplicit programmeret. Det er et grundlæggende koncept inden for kunstig intelligens og spiller en afgørende rolle i forskellige applikationer, lige fra billedgenkendelse til naturlig sprogbehandling. I