Är förlusten utanför urvalet en valideringsförlust?
Inom området för djupinlärning, särskilt i samband med modellutvärdering och prestationsbedömning, är skillnaden mellan förlust utanför urvalet och förlust av validering av största vikt. Att förstå dessa begrepp är avgörande för utövare som strävar efter att förstå effektiviteten och generaliseringsförmågan hos sina modeller för djupinlärning. För att fördjupa sig i krångligheterna i dessa termer,
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Beskrivning, Introduktion till djupinlärning med Python och Pytorch
Hur vet man vilken algoritm som behöver mer data än den andra?
Inom området maskininlärning kan mängden data som krävs av olika algoritmer variera beroende på deras komplexitet, generaliseringsförmåga och typen av problemet som löses. Att avgöra vilken algoritm som behöver mer data än en annan kan vara en avgörande faktor för att utforma ett effektivt maskininlärningssystem. Låt oss utforska olika faktorer som
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Är den vanligtvis rekommenderade datafördelningen mellan träning och utvärdering nära 80 % till 20 % motsvarande?
Den vanliga uppdelningen mellan utbildning och utvärdering i maskininlärningsmodeller är inte fast och kan variera beroende på olika faktorer. Det rekommenderas dock generellt att allokera en betydande del av datan för utbildning, vanligtvis cirka 70–80 %, och reservera den återstående delen för utvärdering, vilket skulle vara cirka 20–30 %. Denna uppdelning säkerställer det
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ytterligare steg i maskininlärning, Big data för träningsmodeller i molnet
Är det nödvändigt att använda andra data för utbildning och utvärdering av modellen?
Inom området maskininlärning är det verkligen nödvändigt att använda ytterligare data för utbildning och utvärdering av modeller. Även om det är möjligt att träna och utvärdera modeller med en enda datauppsättning, kan inkluderingen av andra data avsevärt förbättra modellens prestanda och generaliseringsmöjligheter. Detta gäller särskilt i
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Är det korrekt att om datasetet är stort behöver man mindre utvärdering, vilket innebär att andelen av datamängden som används för utvärdering kan minskas med ökad storlek på datasetet?
Inom området maskininlärning spelar datauppsättningens storlek en avgörande roll i utvärderingsprocessen. Sambandet mellan datauppsättningsstorlek och utvärderingskrav är komplext och beror på olika faktorer. Det är dock i allmänhet sant att när datauppsättningsstorleken ökar kan andelen av datauppsättningen som används för utvärdering vara
Vad är en testdatauppsättning?
En testdatauppsättning, inom ramen för maskininlärning, är en delmängd av data som används för att utvärdera prestandan hos en utbildad maskininlärningsmodell. Det skiljer sig från träningsdatauppsättningen, som används för att träna modellen. Syftet med testdatauppsättningen är att bedöma hur väl
Varför är det viktigt att dela upp data i utbildnings- och valideringsuppsättningar? Hur mycket data tilldelas vanligtvis för validering?
Att dela upp data i tränings- och valideringsuppsättningar är ett avgörande steg för att träna konvolutionella neurala nätverk (CNN) för djupinlärningsuppgifter. Denna process tillåter oss att bedöma vår modells prestanda och generaliseringsförmåga, samt förhindra överanpassning. Inom detta område är det vanligt att allokera en viss del av
Varför är det viktigt att välja en lämplig inlärningstakt?
Att välja en lämplig inlärningshastighet är av yttersta vikt inom området för djupinlärning, eftersom det direkt påverkar utbildningsprocessen och den övergripande prestandan för den neurala nätverksmodellen. Inlärningshastigheten bestämmer stegstorleken vid vilken modellen uppdaterar sina parametrar under träningsfasen. En väl utvald inlärningstakt kan leda
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Neuralt nätverk, Utbildningsmodell, Examensgranskning
Varför är det viktigt att blanda data när man arbetar med MNIST-datauppsättningen i djupinlärning?
Blandning av data är ett viktigt steg när man arbetar med MNIST-datauppsättningen i djupinlärning. MNIST-datauppsättningen är en allmänt använd referensdatauppsättning inom området datorseende och maskininlärning. Den består av en stor samling handskrivna siffror, med motsvarande etiketter som anger siffran som representeras i varje bild. De
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Data, dataset, Examensgranskning
Vad är syftet med att separera data i utbildnings- och testdatauppsättningar inom djupinlärning?
Syftet med att separera data i tränings- och testdatauppsättningar inom djupinlärning är att utvärdera prestanda och generaliseringsförmåga hos en tränad modell. Denna praxis är väsentlig för att bedöma hur väl modellen kan förutsäga på osynliga data och för att undvika överanpassning, som uppstår när en modell blir för specialiserad för att
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Data, dataset, Examensgranskning