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 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
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
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 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
Hur separerar vi en bit av data som out-of-sample set för tidsseriedataanalys?
För att utföra tidsseriedataanalys med hjälp av tekniker för djupinlärning såsom återkommande neurala nätverk (RNNs), är det viktigt att separera en bit data som out-of-sample set. Denna uppsättning utanför urvalet är avgörande för att utvärdera prestanda och generaliseringsförmåga hos den tränade modellen på osynliga data. Inom detta studieområde, specifikt med fokus
Vad är betydelsen av att träna modellen på en datauppsättning och utvärdera dess prestanda på externa bilder för att göra korrekta förutsägelser om nya, osynliga data?
Att träna en modell på en datauppsättning och utvärdera dess prestanda på externa bilder är av yttersta betydelse inom området artificiell intelligens, särskilt inom området för djupinlärning med Python, TensorFlow och Keras. Detta tillvägagångssätt spelar en avgörande roll för att säkerställa att modellen kan göra korrekta förutsägelser om nya, osynliga data. Förbi
Hur delar vi upp vår träningsdata i tränings- och testset? Varför är detta steg viktigt?
För att effektivt träna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att identifiera hundar kontra katter, är det avgörande att separera träningsdata i tränings- och testset. Detta steg, känt som datadelning, spelar en viktig roll för att utveckla en robust och pålitlig modell. I det här svaret kommer jag att ge en detaljerad förklaring av hur man gör
Hur kan den tränade modellens prestanda bedömas under testning?
Att bedöma prestandan hos en tränad modell under testning är ett avgörande steg för att utvärdera modellens effektivitet och tillförlitlighet. Inom området artificiell intelligens, särskilt inom djupinlärning med TensorFlow, finns det flera tekniker och mätetal som kan användas för att bedöma prestandan hos en tränad modell under testning. Dessa
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel med TensorFlow och Open AI, Testar nätverk, Examensgranskning
Hur kan noggrannheten hos en tränad modell utvärderas med hjälp av testdatauppsättningen i TensorFlow?
För att utvärdera noggrannheten hos en tränad modell med hjälp av testdatauppsättningen i TensorFlow måste flera steg följas. Denna process involverar att ladda den tränade modellen, förbereda testdata och beräkna noggrannhetsmåttet. För det första måste den tränade modellen laddas in i TensorFlow-miljön. Detta kan göras genom att använda