Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
Förhållandet mellan antalet epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten i förutsägelsen är en avgörande aspekt som avsevärt påverkar modellens prestanda och generaliseringsförmåga. En epok hänvisar till ett helt pass genom hela träningsdataset. Det är viktigt att förstå hur antalet epoker påverkar prediktionsnoggrannheten
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problem med över- och underutrustning, Lösa modellens över- och undermonteringsproblem - del 1
Vad är syftet med att använda epoker i djupinlärning?
Syftet med att använda epoker i djupinlärning är att träna ett neuralt nätverk genom att iterativt presentera träningsdata för modellen. En epok definieras som ett helt pass genom hela träningsdataset. Under varje epok uppdaterar modellen sina interna parametrar baserat på felet den gör när den förutsäger utdata
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Gå vidare med djupinlärning, Modellanalys, Examensgranskning
Vilka var skillnaderna mellan baslinjen, små och större modeller när det gäller arkitektur och prestanda?
Skillnaderna mellan baslinjen, små och större modeller när det gäller arkitektur och prestanda kan tillskrivas variationer i antalet lager, enheter och parametrar som används i varje modell. I allmänhet hänvisar arkitekturen för en neural nätverksmodell till organisationen och arrangemanget av dess lager, medan prestanda hänvisar till hur
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problem med över- och underutrustning, Lösa modellens över- och undermonteringsproblem - del 2, Examensgranskning
Hur skiljer sig underfitting från överfitting när det gäller modellprestanda?
Underpassning och överanpassning är två vanliga problem i maskininlärningsmodeller som avsevärt kan påverka deras prestanda. När det gäller modellprestanda uppstår underanpassning när en modell är för enkel för att fånga de underliggande mönstren i data, vilket resulterar i dålig prediktiv precision. Å andra sidan händer övermontering när en modell blir för komplex
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problem med över- och underutrustning, Lösa modellens över- och undermonteringsproblem - del 2, Examensgranskning
Förklara begreppet underfitting och varför det förekommer i maskininlärningsmodeller.
Underfitting är ett fenomen som uppstår i maskininlärningsmodeller när modellen inte lyckas fånga de underliggande mönstren och sambanden som finns i data. Den kännetecknas av hög bias och låg varians, vilket resulterar i en modell som är för enkel för att korrekt representera datas komplexitet. I denna förklaring kommer vi att göra det
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problem med över- och underutrustning, Lösa modellens över- och undermonteringsproblem - del 1, Examensgranskning
Vilka avvikelser observerades i modellens prestanda på nya, osynliga data?
Prestandan hos en maskininlärningsmodell på ny, osynlig data kan avvika från dess prestanda på träningsdata. Dessa avvikelser, även kända som generaliseringsfel, uppstår på grund av flera faktorer i modellen och data. I samband med AutoML Vision, ett kraftfullt verktyg från Google Cloud för bildklassificeringsuppgifter,
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Framsteg i maskininlärning, AutoML Vision - del 2, Examensgranskning