Hoe kan 'n mens vooroordele in masjienleer opspoor en hoe kan 'n mens hierdie vooroordele voorkom?
Die opsporing van vooroordele in masjienleermodelle is 'n deurslaggewende aspek om billike en etiese KI-stelsels te verseker. Vooroordele kan ontstaan uit verskeie stadiums van die masjienleerpyplyn, insluitend data-insameling, voorafverwerking, kenmerkkeuse, modelopleiding en ontplooiing. Die opsporing van vooroordele behels 'n kombinasie van statistiese analise, domeinkennis en kritiese denke. In hierdie reaksie het ons
Is bondelgrootte, epog en datastelgrootte almal hiperparameters?
Bondelgrootte, epog en datastelgrootte is inderdaad deurslaggewende aspekte in masjienleer en word algemeen na verwys as hiperparameters. Om hierdie konsep te verstaan, kom ons delf in elke term individueel. Bondelgrootte: Die bondelgrootte is 'n hiperparameter wat die aantal monsters definieer wat verwerk word voordat die model se gewigte tydens opleiding opgedateer word. Dit speel
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Kan TensorBoard aanlyn gebruik word?
Ja, mens kan TensorBoard aanlyn gebruik om masjienleermodelle te visualiseer. TensorBoard is 'n kragtige visualiseringsinstrument wat saam met TensorFlow kom, 'n gewilde oopbron-masjienleerraamwerk wat deur Google ontwikkel is. Dit laat jou toe om verskeie aspekte van jou masjienleermodelle op te spoor en te visualiseer, soos modelgrafieke, opleidingsstatistieke en inbeddings. Deur dit te visualiseer
Waar kan 'n mens die Iris-datastel vind wat in die voorbeeld gebruik is?
Om die Iris-datastel wat in die voorbeeld gebruik word, te vind, kan 'n mens toegang daartoe kry deur die UCI Machine Learning Repository. Die Iris-datastel is 'n algemeen gebruikte datastel in die veld van masjienleer vir klassifikasietake, veral in opvoedkundige kontekste as gevolg van die eenvoud en doeltreffendheid daarvan om verskeie masjienleeralgoritmes te demonstreer. Die UCI-masjien
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Duidelike en eenvoudige beramers
Wat is 'n Generatiewe Pre-opgeleide Transformator (GPT) model?
'n Generatiewe Pre-opgeleide Transformator (GPT) is 'n tipe kunsmatige intelligensie-model wat sonder toesig leer gebruik om mensagtige teks te verstaan en te genereer. GPT-modelle is vooraf opgelei op groot hoeveelhede teksdata en kan verfyn word vir spesifieke take soos teksgenerering, vertaling, opsomming en vraagbeantwoording. In die konteks van masjienleer, veral binne
Is Python nodig vir masjienleer?
Python is 'n wyd gebruikte programmeertaal op die gebied van masjienleer (ML) as gevolg van sy eenvoud, veelsydigheid en die beskikbaarheid van talle biblioteke en raamwerke wat ML-take ondersteun. Alhoewel dit nie 'n vereiste is om Python vir ML te gebruik nie, word dit baie aanbeveel en verkies deur baie praktisyns en navorsers in die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Het 'n model sonder toesig opleiding nodig, hoewel dit geen gemerkte data het nie?
'n Model sonder toesig in masjienleer vereis nie gemerkte data vir opleiding nie, aangesien dit daarop gemik is om patrone en verwantskappe binne die data te vind sonder vooraf gedefinieerde etikette. Alhoewel leer sonder toesig nie die gebruik van benoemde data behels nie, moet die model steeds 'n opleidingsproses ondergaan om die onderliggende struktuur van die data te leer.
Wat is 'n paar voorbeelde van semi-toesig leer?
Semi-toesigleer is 'n masjienleerparadigma wat val tussen leer onder toesig (waar alle data gemerk is) en nie-toesigleer (waar geen data gemerk is nie). In semi-toesig leer, leer die algoritme uit 'n kombinasie van 'n klein hoeveelheid benoemde data en 'n groot hoeveelheid ongemerkte data. Hierdie benadering is veral nuttig wanneer dit verkry word
Hoe weet 'n mens wanneer om opleiding onder toesig teenoor sonder toesig te gebruik?
Leer onder toesig en sonder toesig is twee fundamentele tipes masjienleerparadigmas wat verskillende doeleindes dien gebaseer op die aard van die data en die doelwitte van die taak wat voorhande is. Om te verstaan wanneer om opleiding onder toesig teenoor opleiding sonder toesig te gebruik, is noodsaaklik in die ontwerp van effektiewe masjienleermodelle. Die keuse tussen hierdie twee benaderings hang af
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Hoe weet 'n mens of 'n model behoorlik opgelei is? Is akkuraatheid 'n sleutelaanwyser en moet dit meer as 90% wees?
Om te bepaal of 'n masjienleermodel behoorlik opgelei is, is 'n kritieke aspek van die modelontwikkelingsproses. Terwyl akkuraatheid 'n belangrike maatstaf (of selfs 'n sleutelmaatstaf) is in die evaluering van die prestasie van 'n model, is dit nie die enigste aanduiding van 'n goed opgeleide model nie. Die bereiking van 'n akkuraatheid bo 90% is nie 'n universele
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer