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
Wat is die doel van die gebruik van tydperke in diep leer?
Die doel van die gebruik van tydperke in diep leer is om 'n neurale netwerk op te lei deur die opleidingsdata iteratief aan die model voor te stel. 'n Tydperk word gedefinieer as een volledige deurgang deur die hele opleidingsdatastel. Gedurende elke epog dateer die model sy interne parameters op gebaseer op die fout wat dit maak in die voorspelling van die uitset
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Vorder met diep leer, Modelontleding, Eksamen hersiening
Wat was die verskille tussen die basislyn, klein en groter modelle in terme van argitektuur en werkverrigting?
Die verskille tussen die basislyn, klein en groter modelle in terme van argitektuur en werkverrigting kan toegeskryf word aan variasies in die aantal lae, eenhede en parameters wat in elke model gebruik word. Oor die algemeen verwys die argitektuur van 'n neurale netwerkmodel na die organisasie en rangskikking van sy lae, terwyl prestasie verwys na hoe
- 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 2, Eksamen hersiening
Hoe verskil onderpas van oorpas in terme van modelwerkverrigting?
Onderpas en oorpas is twee algemene probleme in masjienleermodelle wat hul werkverrigting aansienlik kan beïnvloed. Wat modelprestasie betref, vind onderpassing plaas wanneer 'n model te eenvoudig is om die onderliggende patrone in die data vas te vang, wat lei tot swak voorspellende akkuraatheid. Aan die ander kant vind oorpassing plaas wanneer 'n model te kompleks word
- 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 2, Eksamen hersiening
Verduidelik die konsep van onderpassing en hoekom dit in masjienleermodelle voorkom.
Onderpassing is 'n verskynsel wat in masjienleermodelle voorkom wanneer die model nie daarin slaag om die onderliggende patrone en verwantskappe in die data vas te vang nie. Dit word gekenmerk deur hoë vooroordeel en lae variansie, wat lei tot 'n model wat te eenvoudig is om die kompleksiteit van die data akkuraat voor te stel. In hierdie verduideliking sal ons
- 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, Eksamen hersiening
Wat was die afwykings waargeneem in die model se prestasie op nuwe, onsigbare data?
Die prestasie van 'n masjienleermodel op nuwe, onsigbare data kan afwyk van sy prestasie op die opleidingsdata. Hierdie afwykings, ook bekend as veralgemeningsfoute, ontstaan as gevolg van verskeie faktore in die model en die data. In die konteks van AutoML Vision, 'n kragtige hulpmiddel wat deur Google Wolk verskaf word vir beeldklassifikasietake,
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, AutoML Visie - deel 2, Eksamen hersiening