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
Hvad er formålet med at bruge epoker i deep learning?
Formålet med at bruge epoker i deep learning er at træne et neuralt netværk ved iterativt at præsentere træningsdataene for modellen. En epoke er defineret som én komplet gennemgang af hele træningsdatasættet. Under hver epoke opdaterer modellen sine interne parametre baseret på den fejl, den laver ved at forudsige outputtet
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Fremskridt med dyb læring, Modelanalyse, Eksamensgennemgang
Hvad var forskellene mellem baseline, små og større modeller med hensyn til arkitektur og ydeevne?
Forskellene mellem basislinjen, små og større modeller med hensyn til arkitektur og ydeevne kan tilskrives variationer i antallet af lag, enheder og parametre, der bruges i hver model. Generelt refererer arkitekturen af en neural netværksmodel til organiseringen og arrangementet af dens lag, mens ydeevne refererer til, hvordan
Hvordan adskiller underfitting sig fra overfitting med hensyn til modelydelse?
Undertilpasning og overtilpasning er to almindelige problemer i maskinlæringsmodeller, som kan påvirke deres ydeevne betydeligt. Med hensyn til modelydelse opstår undertilpasning, når en model er for enkel til at fange de underliggende mønstre i dataene, hvilket resulterer i dårlig prædiktiv nøjagtighed. På den anden side sker overfitting, når en model bliver for kompleks
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting og underfitting problemer, Løsning af modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgennemgang
Forklar begrebet undertilpasning, og hvorfor det forekommer i maskinlæringsmodeller.
Undertilpasning er et fænomen, der opstår i maskinlæringsmodeller, når modellen ikke formår at fange de underliggende mønstre og relationer, der er til stede i dataene. Den er karakteriseret ved høj bias og lav varians, hvilket resulterer i en model, der er for enkel til nøjagtigt at repræsentere kompleksiteten af dataene. I denne forklaring vil vi
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting og underfitting problemer, Løsning af modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 1, Eksamensgennemgang
Hvilke afvigelser blev observeret i modellens ydeevne på nye, usete data?
En maskinlæringsmodels ydeevne på nye, usete data kan afvige fra dens ydeevne på træningsdataene. Disse afvigelser, også kendt som generaliseringsfejl, opstår på grund af flere faktorer i modellen og dataene. I forbindelse med AutoML Vision, et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud til billedklassificeringsopgaver,
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, AutoML Vision - del 2, Eksamensgennemgang