Is die verlies buite steekproef 'n valideringsverlies?
Op die gebied van diep leer, veral in die konteks van model-evaluering en prestasie-assessering, is die onderskeid tussen buite-steekproefverlies en valideringsverlies uiters belangrik. Om hierdie konsepte te verstaan is van kardinale belang vir praktisyns wat die doeltreffendheid en veralgemeningsvermoëns van hul diepleermodelle wil begryp. Om te delf in die ingewikkeldhede van hierdie terme,
Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
Op die gebied van masjienleer kan die hoeveelheid data wat deur verskillende algoritmes benodig word, wissel na gelang van hul kompleksiteit, veralgemeningsvermoëns en die aard van die probleem wat opgelos word. Om te bepaal watter algoritme meer data benodig as 'n ander, kan 'n deurslaggewende faktor wees in die ontwerp van 'n effektiewe masjienleerstelsel. Kom ons ondersoek verskeie faktore wat
Is die gewoonlik aanbevole dataverdeling tussen opleiding en evaluering naby aan 80% tot 20% dienooreenkomstig?
Die gewone verdeling tussen opleiding en evaluering in masjienleermodelle is nie vas nie en kan wissel na gelang van verskeie faktore. Dit word egter oor die algemeen aanbeveel om 'n beduidende gedeelte van die data vir opleiding toe te wys, tipies ongeveer 70-80%, en die oorblywende gedeelte vir evaluering, wat ongeveer 20-30% sal wees, te reserveer vir evaluering. Hierdie verdeling verseker dat
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Is dit nodig om ander data te gebruik vir opleiding en evaluering van die model?
Op die gebied van masjienleer is die gebruik van bykomende data vir opleiding en evaluering van modelle inderdaad nodig. Alhoewel dit moontlik is om modelle op te lei en te evalueer deur 'n enkele datastel te gebruik, kan die insluiting van ander data die werkverrigting en veralgemeningsvermoëns van die model aansienlik verbeter. Dit is veral waar in die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Is dit korrek dat indien datastel groot is mens minder evaluering nodig het, wat beteken dat die fraksie van die datastel wat vir evaluering gebruik word verminder kan word met groter grootte van die datastel?
Op die gebied van masjienleer speel die grootte van die datastel 'n deurslaggewende rol in die evalueringsproses. Die verhouding tussen datastelgrootte en evalueringsvereistes is kompleks en hang van verskeie faktore af. Dit is egter oor die algemeen waar dat namate die datastelgrootte toeneem, die fraksie van die datastel wat vir evaluering gebruik word
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Diep neurale netwerke en beramers
Wat is 'n toetsdatastel?
'n Toetsdatastel, in die konteks van masjienleer, is 'n subset van data wat gebruik word om die prestasie van 'n opgeleide masjienleermodel te evalueer. Dit verskil van die opleidingsdatastel, wat gebruik word om die model op te lei. Die doel van die toetsdatastel is om te bepaal hoe goed
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Waarom is dit belangrik om die data in opleiding- en valideringsstelle te verdeel? Hoeveel data word tipies vir validering toegeken?
Die verdeling van die data in opleiding- en valideringsstelle is 'n deurslaggewende stap in die opleiding van konvolusionele neurale netwerke (CNN's) vir diepleertake. Hierdie proses stel ons in staat om die werkverrigting en veralgemeningsvermoë van ons model te assesseer, asook om oorpassing te voorkom. In hierdie veld is dit algemene praktyk om 'n sekere gedeelte van die toe te ken
Hoekom is dit belangrik om 'n gepaste leertempo te kies?
Die keuse van 'n gepaste leertempo is van uiterste belang in die veld van diep leer, aangesien dit die opleidingsproses en die algehele prestasie van die neurale netwerkmodel direk beïnvloed. Die leertempo bepaal die stapgrootte waarteen die model sy parameters bywerk tydens die opleidingsfase. 'n Goed geselekteerde leertempo kan lei
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Neurale netwerk, Opleidingsmodel, Eksamen hersiening
Waarom is dit belangrik om die data te skommel wanneer jy met die MNIST-datastel in diepleer werk?
Om die data te skommel is 'n noodsaaklike stap wanneer jy met die MNIST-datastel in diep leer werk. Die MNIST-datastel is 'n wyd gebruikte maatstafdatastel in die veld van rekenaarvisie en masjienleer. Dit bestaan uit 'n groot versameling handgeskrewe syferbeelde, met ooreenstemmende byskrifte wat die syfer aandui wat in elke prent voorgestel word. Die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, data, datastelle, Eksamen hersiening
Wat is die doel daarvan om data in opleiding- en toetsdatastelle in diep leer te skei?
Die doel van die skeiding van data in opleiding- en toetsdatastelle in diep leer is om die prestasie en veralgemeningsvermoë van 'n opgeleide model te evalueer. Hierdie praktyk is noodsaaklik om te bepaal hoe goed die model op onsigbare data kan voorspel en om oorpassing te vermy, wat plaasvind wanneer 'n model te gespesialiseerd raak om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, data, datastelle, Eksamen hersiening