Kako se mogu otkriti pristranosti u strojnom učenju i kako se te pristranosti mogu spriječiti?
Otkrivanje pristranosti u modelima strojnog učenja ključan je aspekt osiguravanja pravednih i etičkih sustava umjetne inteligencije. Pristranosti mogu proizaći iz različitih faza cjevovoda strojnog učenja, uključujući prikupljanje podataka, pretprocesiranje, odabir značajki, obuku modela i implementaciju. Otkrivanje pristranosti uključuje kombinaciju statističke analize, znanja o domeni i kritičkog razmišljanja. U ovom odgovoru mi
Jesu li veličina serije, epoha i veličina skupa podataka sve hiperparametri?
Veličina serije, epoha i veličina skupa podataka doista su ključni aspekti u strojnom učenju i obično se nazivaju hiperparametrima. Da bismo razumjeli ovaj koncept, zaronimo u svaki pojam pojedinačno. Veličina serije: Veličina serije je hiperparametar koji definira broj obrađenih uzoraka prije nego što se težine modela ažuriraju tijekom obuke. Igra se
Može li se TensorBoard koristiti online?
Da, TensorBoard se može koristiti online za vizualizaciju modela strojnog učenja. TensorBoard je moćan alat za vizualizaciju koji dolazi s TensorFlowom, popularnim okvirom za strojno učenje otvorenog koda koji je razvio Google. Omogućuje vam praćenje i vizualizaciju različitih aspekata vaših modela strojnog učenja, poput grafikona modela, metrike obuke i ugrađivanja. Vizualizirajući ove
Gdje se može pronaći skup podataka Iris korišten u primjeru?
Da biste pronašli skup podataka Iris koji se koristi u primjeru, možete mu pristupiti putem UCI Machine Learning Repository. Skup podataka Iris često je korišten skup podataka u području strojnog učenja za zadatke klasifikacije, posebno u obrazovnim kontekstima zbog svoje jednostavnosti i učinkovitosti u demonstriranju različitih algoritama strojnog učenja. UCI stroj
Što je model Generative Pre-trained Transformer (GPT)?
Generativni unaprijed obučeni transformator (GPT) vrsta je modela umjetne inteligencije koji koristi učenje bez nadzora za razumijevanje i generiranje teksta nalik ljudskom. GPT modeli su unaprijed uvježbani na ogromnim količinama tekstualnih podataka i mogu se fino podesiti za specifične zadatke kao što su generiranje teksta, prijevod, sažimanje i odgovaranje na pitanja. U kontekstu strojnog učenja, posebno unutar
Je li Python neophodan za strojno učenje?
Python je naširoko korišten programski jezik u području strojnog učenja (ML) zbog svoje jednostavnosti, svestranosti i dostupnosti brojnih biblioteka i okvira koji podržavaju ML zadatke. Iako nije uvjet koristiti Python za ML, prilično ga preporučuju i preferiraju mnogi praktičari i istraživači u
Treba li nenadzirani model obuka iako nema označene podatke?
Model bez nadzora u strojnom učenju ne zahtijeva označene podatke za obuku jer ima za cilj pronaći obrasce i odnose unutar podataka bez unaprijed definiranih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model ipak treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka
Koji su neki od primjera polu-nadziranog učenja?
Polu-nadzirano učenje je paradigma strojnog učenja koja se nalazi između nadziranog učenja (gdje su svi podaci označeni) i nenadziranog učenja (gdje nikakvi podaci nisu označeni). U polu-nadziranom učenju, algoritam uči iz kombinacije male količine označenih podataka i velike količine neoznačenih podataka. Ovaj pristup je posebno koristan kod dobivanja
Kako znati kada koristiti nadzirani, a ne nenadzirani trening?
Nadzirano i nenadzirano učenje dvije su temeljne vrste paradigmi strojnog učenja koje služe različitim svrhama na temelju prirode podataka i ciljeva zadatka. Razumijevanje kada koristiti nadziranu obuku naspram nenadzirane obuke presudno je u dizajniranju učinkovitih modela strojnog učenja. Izbor između ova dva pristupa ovisi
Kako znati je li model dobro obučen? Je li točnost ključni pokazatelj i mora li biti iznad 90%?
Utvrđivanje je li model strojnog učenja pravilno obučen ključni je aspekt procesa razvoja modela. Iako je točnost važna metrika (ili čak ključna metrika) u procjeni izvedbe modela, ona nije jedini pokazatelj dobro obučenog modela. Postizanje točnosti iznad 90% nije univerzalno