Is die toets van 'n ML-model teen data wat voorheen in modelopleiding gebruik kon word, 'n behoorlike evalueringsfase in masjienleer?
Die evalueringsfase in masjienleer is 'n kritieke stap wat die toetsing van die model teen data behels om die prestasie en doeltreffendheid daarvan te assesseer. Wanneer 'n model evalueer word, word dit oor die algemeen aanbeveel om data te gebruik wat nie deur die model tydens die opleidingsfase gesien is nie. Dit help om onbevooroordeelde en betroubare evalueringsresultate te verseker.
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Is afleiding deel van die modelopleiding eerder as voorspelling?
In die veld van masjienleer, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer, is die stelling "Inferensie is 'n deel van die modelopleiding eerder as voorspelling" nie heeltemal akkuraat nie. Afleiding en voorspelling is afsonderlike stadiums in die masjienleerpyplyn, wat elkeen 'n ander doel dien en op verskillende punte in die
Watter ML-algoritme is geskik om model vir datadokumentvergelyking op te lei?
Een algoritme wat goed geskik is om 'n model vir datadokumentvergelyking op te lei, is die cosinus-ooreenkomsalgoritme. Cosinus-ooreenkoms is 'n maatstaf van ooreenkoms tussen twee nie-nul vektore van 'n binneste produkruimte wat die cosinus van die hoek tussen hulle meet. In die konteks van dokumentvergelyking word dit gebruik om te bepaal
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Wat is die belangrikste verskille in die laai en opleiding van die Iris-datastel tussen Tensorflow 1 en Tensorflow 2 weergawes?
Die oorspronklike kode wat verskaf is om die iris-datastel te laai en op te lei, is ontwerp vir TensorFlow 1 en sal dalk nie met TensorFlow 2 werk nie. Hierdie teenstrydigheid ontstaan as gevolg van sekere veranderinge en opdaterings wat in hierdie nuwer weergawe van TensorFlow bekendgestel is, wat egter in die volgende in detail gedek sal word onderwerpe wat direk met TensorFlow verband hou
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Duidelike en eenvoudige beramers
Masjienleeralgoritmes kan leer om nuwe, ongesiene data te voorspel of te klassifiseer. Wat behels die ontwerp van voorspellende modelle van ongemerkte data?
Die ontwerp van voorspellende modelle vir ongemerkte data in masjienleer behels verskeie sleutelstappe en oorwegings. Ongemerkte data verwys na data wat nie voorafbepaalde teikenetikette of kategorieë het nie. Die doel is om modelle te ontwikkel wat nuwe, ongesiene data akkuraat kan voorspel of klassifiseer gebaseer op patrone en verhoudings wat uit die beskikbare
Hoe om 'n model in Google Cloud Machine Learning te bou?
Om 'n model in die Google Cloud Machine Learning Engine te bou, moet jy 'n gestruktureerde werkvloei volg wat verskeie komponente behels. Hierdie komponente sluit in die voorbereiding van jou data, die definisie van jou model en opleiding daarvan. Kom ons ondersoek elke stap in meer besonderhede. 1. Voorbereiding van die data: Voordat 'n model geskep word, is dit van kardinale belang om jou voor te berei
Waarom is die evaluering 80% vir opleiding en 20% vir evaluering, maar nie die teenoorgestelde nie?
Die toekenning van 80% gewig aan opleiding en 20% gewig aan evaluering in die konteks van masjienleer is 'n strategiese besluit gebaseer op verskeie faktore. Hierdie verspreiding het ten doel om 'n balans te vind tussen die optimalisering van die leerproses en die versekering van akkurate evaluering van die model se prestasie. In hierdie antwoord sal ons in die redes delf
Wat is gewigte en vooroordele in KI?
Gewigte en vooroordele is fundamentele konsepte in die veld van kunsmatige intelligensie, spesifiek in die domein van masjienleer. Hulle speel 'n deurslaggewende rol in die opleiding en funksionering van masjienleermodelle. Hieronder is 'n omvattende verduideliking van gewigte en vooroordele, wat die betekenis daarvan ondersoek en hoe dit in die konteks van masjien gebruik word
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Wat is die definisie van 'n model in masjienleer?
'n Model in masjienleer verwys na 'n wiskundige voorstelling of algoritme wat op 'n datastel opgelei word om voorspellings of besluite te maak sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Dit is 'n fundamentele konsep op die gebied van kunsmatige intelligensie en speel 'n deurslaggewende rol in verskeie toepassings, wat wissel van beeldherkenning tot natuurlike taalverwerking. In
Wat is die stappe betrokke by opleiding en voorspelling met TensorFlow.js-modelle?
Opleiding en voorspelling met TensorFlow.js-modelle behels verskeie stappe wat die ontwikkeling en ontplooiing van diepleermodelle in die blaaier moontlik maak. Hierdie proses sluit datavoorbereiding, modelskepping, opleiding en voorspelling in. In hierdie antwoord sal ons elkeen van hierdie stappe in detail ondersoek en 'n omvattende verduideliking van die proses verskaf. 1. Data Voorbereiding: Die