Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
Op die gebied van masjienleer speel hiperparameters 'n deurslaggewende rol in die bepaling van die prestasie en gedrag van 'n algoritme. Hiperparameters is parameters wat gestel word voordat die leerproses begin. Hulle word nie tydens opleiding aangeleer nie; in plaas daarvan beheer hulle die leerproses self. Daarteenoor word modelparameters tydens opleiding aangeleer, soos gewigte
Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
Die verhouding tussen die aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling is 'n deurslaggewende aspek wat die prestasie en veralgemeningsvermoë van die model aansienlik beïnvloed. 'n Epog verwys na een volledige deurslag deur die hele opleidingsdatastel. Om te verstaan hoe die aantal tydperke voorspelling akkuraatheid beïnvloed, is noodsaaklik
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Probleme met te veel of te veel pas, Los model se oorpas- en onderpasprobleme op - deel 1
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
Hoe ML-instellingsparameters en hiperparameters met mekaar verband hou?
Instelparameters en hiperparameters is verwante konsepte in die veld van masjienleer. Instelparameters is spesifiek vir 'n spesifieke masjienleeralgoritme en word gebruik om die gedrag van die algoritme tydens opleiding te beheer. Aan die ander kant is hiperparameters parameters wat nie uit die data geleer word nie, maar wat voor die
Wat is hiperparameters?
Hiperparameters speel 'n deurslaggewende rol in die veld van masjienleer, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer. Om hiperparameters te verstaan, is dit belangrik om eers die konsep van masjienleer te begryp. Masjienleer is 'n subset van kunsmatige intelligensie wat fokus op die ontwikkeling van algoritmes en modelle wat uit data en
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Wat is die Gradient Boosting-algoritme?
Opleidingsmodelle in die veld van Kunsmatige Intelligensie, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer, behels die gebruik van verskeie algoritmes om die leerproses te optimaliseer en die akkuraatheid van voorspellings te verbeter. Een so 'n algoritme is die Gradient Boosting-algoritme. Gradient Boosting is 'n kragtige ensemble-leermetode wat verskeie swak leerders kombineer, soos
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, AutoML Visie - deel 2
Waarom is dit nodig om dieper in die innerlike werking van masjienleeralgoritmes te delf om hoër akkuraatheid te bereik?
Om hoër akkuraatheid in masjienleeralgoritmes te bereik, is dit nodig om dieper in hul innerlike werking te delf. Dit is veral waar in die veld van diep leer, waar komplekse neurale netwerke opgelei word om take uit te voer soos om speletjies te speel. Deur die onderliggende meganismes en beginsels van hierdie algoritmes te verstaan, kan ons ingelig maak
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie met TensorFlow en Open AI te speel, Inleiding, Eksamen hersiening
Wat is die drie terme wat verstaan moet word om AI Platform Optimizer te gebruik?
Om die AI Platform Optimizer effektief in die Google Cloud AI Platform te gebruik, is dit noodsaaklik om drie sleutelterme te begryp: studie, proef en meting. Hierdie terme vorm die grondslag vir die begrip en benutting van die vermoëns van die AI Platform Optimizer. Eerstens verwys 'n studie na 'n georkestreerde stel proewe wat daarop gemik is om a
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI-platform, AI Platform Optimizer, Eksamen hersiening
Hoe kan AI Platform Optimizer gebruik word om nie-masjienleerstelsels te optimaliseer?
AI Platform Optimizer is 'n kragtige instrument wat deur Google Cloud aangebied word wat gebruik kan word om nie-masjienleerstelsels te optimaliseer. Alhoewel dit hoofsaaklik ontwerp is vir die optimalisering van masjienleermodelle, kan dit ook aangewend word om die werkverrigting van nie-ML-stelsels te verbeter deur optimaliseringstegnieke toe te pas. Om te verstaan hoe AI Platform Optimizer gebruik kan word in
Wat kan jy doen as jy verkeerde etikette of ander probleme met jou model se werkverrigting identifiseer?
Wanneer daar met masjienleermodelle gewerk word, is dit nie ongewoon om beelde of ander probleme met die model se prestasie teëkom nie. Hierdie kwessies kan ontstaan as gevolg van verskeie redes soos menslike foute met die etikettering van die data, vooroordele in die opleidingsdata of beperkings van die model self. Dit is egter belangrik om hieraan aandag te gee
- 1
- 2