Hur vet man om en modell är rätt utbildad? Är noggrannhet en nyckelindikator och måste den vara över 90 %?
Att avgöra om en maskininlärningsmodell är korrekt utbildad är en kritisk aspekt av modellutvecklingsprocessen. Även om noggrannhet är ett viktigt mått (eller till och med ett nyckelmått) för att utvärdera en modells prestanda, är det inte den enda indikatorn på en vältränad modell. Att uppnå en noggrannhet över 90 % är inte universellt
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Är att testa en ML-modell mot data som tidigare kunde ha använts i modellträning en riktig utvärderingsfas i maskininlärning?
Utvärderingsfasen i maskininlärning är ett kritiskt steg som involverar att testa modellen mot data för att bedöma dess prestanda och effektivitet. Vid utvärdering av en modell rekommenderas i allmänhet att använda data som inte har setts av modellen under utbildningsfasen. Detta hjälper till att säkerställa opartiska och tillförlitliga utvärderingsresultat.
Är slutledning en del av modellträningen snarare än förutsägelse?
Inom området för maskininlärning, specifikt i sammanhanget av Google Cloud Machine Learning, är påståendet "Inferens är en del av modellträningen snarare än förutsägelse" inte helt korrekt. Slutledning och förutsägelse är distinkta stadier i maskininlärningspipelinen, som vart och ett tjänar ett annat syfte och inträffar vid olika punkter i
Vilken ML-algoritm är lämplig för att träna modell för jämförelse av datadokument?
En algoritm som är väl lämpad för att träna en modell för datadokumentjämförelse är cosinuslikhetsalgoritmen. Cosinuslikhet är ett mått på likhet mellan två vektorer som inte är noll i ett inre produktutrymme som mäter cosinus för vinkeln mellan dem. I samband med dokumentjämförelse används det för att bestämma
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, De 7 stegen i maskininlärning
Vilka är de huvudsakliga skillnaderna när det gäller att ladda och träna Iris-datauppsättningen mellan Tensorflow 1- och Tensorflow 2-versionerna?
Den ursprungliga koden som angavs för att ladda och träna irisdatauppsättningen var designad för TensorFlow 1 och kanske inte fungerar med TensorFlow 2. Denna avvikelse uppstår på grund av vissa ändringar och uppdateringar som introducerats i den här nyare versionen av TensorFlow, som dock kommer att behandlas i detalj i efterföljande ämnen som kommer att relatera direkt till TensorFlow
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Vanliga och enkla uppskattningar
Maskininlärningsalgoritmer kan lära sig att förutsäga eller klassificera ny, osynlig data. Vad innebär utformningen av prediktiva modeller av omärkta data?
Utformningen av prediktiva modeller för omärkta data i maskininlärning involverar flera viktiga steg och överväganden. Omärkta data avser data som inte har fördefinierade måletiketter eller kategorier. Målet är att utveckla modeller som exakt kan förutsäga eller klassificera ny, osynlig data baserat på mönster och relationer som lärts av tillgängliga
Hur bygger man en modell i Google Cloud Machine Learning?
För att bygga en modell i Google Cloud Machine Learning Engine måste du följa ett strukturerat arbetsflöde som involverar olika komponenter. Dessa komponenter inkluderar att förbereda din data, definiera din modell och träna den. Låt oss utforska varje steg mer i detalj. 1. Förbereda data: Innan du skapar en modell är det viktigt att förbereda din
Varför är utvärderingen 80% för utbildning och 20% för utvärdering men inte tvärtom?
Tilldelningen av 80 % vikt till träning och 20 % viktning till utvärdering inom ramen för maskininlärning är ett strategiskt beslut baserat på flera faktorer. Denna fördelning syftar till att hitta en balans mellan att optimera inlärningsprocessen och säkerställa en korrekt utvärdering av modellens prestanda. I det här svaret kommer vi att fördjupa oss i orsakerna
Vad är vikter och fördomar i AI?
Vikter och fördomar är grundläggande begrepp inom området artificiell intelligens, särskilt inom området för maskininlärning. De spelar en avgörande roll i utbildningen och funktionen av maskininlärningsmodeller. Nedan finns en omfattande förklaring av vikter och fördomar, som utforskar deras betydelse och hur de används i maskinsammanhang
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Vad är definitionen av en modell inom maskininlärning?
En modell inom maskininlärning hänvisar till en matematisk representation eller algoritm som tränas på en datauppsättning för att göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerad. Det är ett grundläggande koncept inom området artificiell intelligens och spelar en avgörande roll i olika tillämpningar, allt från bildigenkänning till naturlig språkbehandling. I