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
Hvordan sammenligner vi grupperne identificeret af k-middel-algoritmen med kolonnen "overlevet"?
For at sammenligne grupperne identificeret af k-middel-algoritmen med kolonnen "overlevet" i Titanic-datasættet, er vi nødt til at evaluere overensstemmelsen mellem klyngeresultaterne og passagerernes faktiske overlevelsesstatus. Dette kan gøres ved at beregne forskellige præstationsmålinger, såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score. Disse metrics giver indsigt
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinindlæring med Python, Klyngedannelse, k-middel og middel skift, K betyder med titanisk datasæt, Eksamensgennemgang
Hvilke oplysninger logges for hver anmodning, der sendes til API'et i Cloud Endpoints quickstart-selvstudiet?
I Cloud Endpoints quickstart tutorial logges adskillige oplysninger for hver anmodning til API'et. Disse logfiler giver værdifuld indsigt i brugen og ydeevnen af API'et, hvilket giver udviklere mulighed for at overvåge og fejlfinde deres applikationer effektivt. Lad os udforske de oplysninger, der logges for hver anmodning i detaljer. 1. Anmodning
Hvilken rolle spiller evalueringsdata i måling af ydeevnen af en maskinlæringsmodel?
Evalueringsdata spiller en afgørende rolle i måling af ydeevnen af en maskinlæringsmodel. Det giver værdifuld indsigt i, hvor godt modellen klarer sig, og hjælper med at vurdere dens effektivitet til at løse det givne problem. I forbindelse med Google Cloud Machine Learning og Googles værktøjer til Machine Learning fungerer evalueringsdata som