Hur kan man upptäcka fördomar i maskininlärning och hur kan man förhindra dessa fördomar?
Att upptäcka fördomar i maskininlärningsmodeller är en avgörande aspekt för att säkerställa rättvisa och etiska AI-system. Fördomar kan uppstå från olika stadier av maskininlärningspipelinen, inklusive datainsamling, förbearbetning, funktionsval, modellträning och implementering. Att upptäcka fördomar involverar en kombination av statistisk analys, domänkunskap och kritiskt tänkande. I detta svar har vi
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Är batchstorlek, epok och datauppsättningsstorlek alla hyperparametrar?
Batchstorlek, epok och datauppsättningsstorlek är verkligen avgörande aspekter i maskininlärning och kallas vanligtvis hyperparametrar. För att förstå detta koncept, låt oss fördjupa oss i varje term individuellt. Batchstorlek: Batchstorleken är en hyperparameter som definierar antalet prover som behandlas innan modellens vikter uppdateras under träning. Det spelar
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, De 7 stegen i maskininlärning
Kan TensorBoard användas online?
Ja, man kan använda TensorBoard online för att visualisera maskininlärningsmodeller. TensorBoard är ett kraftfullt visualiseringsverktyg som kommer med TensorFlow, ett populärt ramverk för maskininlärning med öppen källkod som utvecklats av Google. Det låter dig spåra och visualisera olika aspekter av dina maskininlärningsmodeller, såsom modelldiagram, träningsmått och inbäddningar. Genom att visualisera dessa
Var kan man hitta Iris-datauppsättningen som används i exemplet?
För att hitta Iris-datauppsättningen som används i exemplet kan man komma åt den via UCI Machine Learning Repository. Iris-datauppsättningen är en vanlig datauppsättning inom området maskininlärning för klassificeringsuppgifter, särskilt i utbildningssammanhang på grund av dess enkelhet och effektivitet när det gäller att demonstrera olika maskininlärningsalgoritmer. UCI-maskinen
Vad är en GPT-modell (Generative Pre-trained Transformer)?
En generativ förtränad transformator (GPT) är en typ av artificiell intelligensmodell som använder oövervakad inlärning för att förstå och generera människoliknande text. GPT-modeller är förtränade på stora mängder textdata och kan finjusteras för specifika uppgifter som textgenerering, översättning, sammanfattning och frågesvar. I samband med maskininlärning, särskilt inom
Är Python nödvändigt för maskininlärning?
Python är ett flitigt använt programmeringsspråk inom maskininlärning (ML) på grund av dess enkelhet, mångsidighet och tillgången på många bibliotek och ramverk som stöder ML-uppgifter. Även om det inte är ett krav att använda Python för ML, är det ganska rekommenderat och föredraget av många utövare och forskare inom
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Behöver en oövervakad modell utbildning även om den inte har några märkta data?
En oövervakad modell inom maskininlärning kräver inte märkta data för träning eftersom den syftar till att hitta mönster och samband inom data utan fördefinierade etiketter. Även om oövervakat lärande inte involverar användning av märkta data, måste modellen fortfarande genomgå en träningsprocess för att lära sig den underliggande strukturen av datan
Vilka är några exempel på semi-övervakat lärande?
Semi-övervakad inlärning är ett maskininlärningsparadigm som faller mellan övervakat lärande (där all data är märkt) och oövervakad inlärning (där ingen data är märkt). I semi-övervakat lärande lär sig algoritmen från en kombination av en liten mängd märkt data och en stor mängd omärkt data. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart när du skaffar
Hur vet man när man ska använda övervakad kontra oövervakad utbildning?
Övervakad och oövervakad inlärning är två grundläggande typer av maskininlärningsparadigm som tjänar distinkta syften baserat på informationens natur och målen för den aktuella uppgiften. Att förstå när man ska använda övervakad träning kontra oövervakad träning är avgörande för att utforma effektiva maskininlärningsmodeller. Valet mellan dessa två tillvägagångssätt beror på
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