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
Je li testiranje ML modela u odnosu na podatke koji su se prethodno mogli koristiti u obuci modela ispravna faza evaluacije u strojnom učenju?
Faza evaluacije u strojnom učenju kritičan je korak koji uključuje testiranje modela prema podacima kako bi se procijenila njegova izvedba i učinkovitost. Prilikom ocjenjivanja modela općenito se preporučuje korištenje podataka koje model nije vidio tijekom faze obuke. To pomaže u osiguravanju nepristranih i pouzdanih rezultata ocjenjivanja.
Je li zaključivanje dio obuke modela, a ne predviđanje?
U području strojnog učenja, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learninga, izjava "Zaključivanje je dio obuke modela, a ne predviđanje" nije sasvim točna. Zaključivanje i predviđanje različite su faze u cjevovodu strojnog učenja, od kojih svaka služi različitoj svrsi i pojavljuje se na različitim točkama u
Koji je ML algoritam prikladan za obuku modela za usporedbu dokumenata s podacima?
Jedan algoritam koji je vrlo prikladan za treniranje modela za usporedbu dokumenata s podacima je algoritam kosinusne sličnosti. Kosinusna sličnost je mjera sličnosti između dva vektora različita od nule prostora unutarnjeg produkta koja mjeri kosinus kuta između njih. U kontekstu usporedbe dokumenata koristi se za određivanje
Koje su glavne razlike u učitavanju i obuci skupa podataka Iris između verzija Tensorflow 1 i Tensorflow 2?
Izvorni kod koji je osiguran za učitavanje i treniranje skupa podataka šarenice dizajniran je za TensorFlow 1 i možda neće raditi s TensorFlowom 2. Ovo odstupanje nastaje zbog određenih promjena i ažuriranja uvedenih u ovu noviju verziju TensorFlowa, koja će, međutim, biti detaljno obrađena u nastavku. teme koje će se izravno odnositi na TensorFlow
Algoritmi strojnog učenja mogu naučiti predviđati ili klasificirati nove, neviđene podatke. Što uključuje dizajn prediktivnih modela neoznačenih podataka?
Dizajn prediktivnih modela za neoznačene podatke u strojnom učenju uključuje nekoliko ključnih koraka i razmatranja. Neoznačeni podaci odnose se na podatke koji nemaju unaprijed definirane ciljne oznake ili kategorije. Cilj je razviti modele koji mogu točno predvidjeti ili klasificirati nove, neviđene podatke na temelju obrazaca i odnosa naučenih iz dostupnih
Kako izgraditi model u Google Cloud Machine Learningu?
Da biste izradili model u Google Cloud Machine Learning Engineu, trebate slijediti strukturirani tijek rada koji uključuje različite komponente. Ove komponente uključuju pripremu vaših podataka, definiranje vašeg modela i njegovo treniranje. Istražimo detaljnije svaki korak. 1. Priprema podataka: Prije izrade modela, ključno je pripremiti svoj
Zašto je ocjena 80% za obuku i 20% za ocjenjivanje, a ne obrnuto?
Dodjeljivanje pondera od 80% obuci i 20% pondera ocjenjivanju u kontekstu strojnog učenja strateška je odluka koja se temelji na nekoliko čimbenika. Cilj ove distribucije je postići ravnotežu između optimizacije procesa učenja i osiguravanja točne procjene izvedbe modela. U ovom odgovoru istražit ćemo razloge
Što su težine i pristranosti u AI?
Težine i pristranosti temeljni su koncepti u području umjetne inteligencije, posebice u domeni strojnog učenja. Oni igraju ključnu ulogu u obuci i funkcioniranju modela strojnog učenja. Ispod je iscrpno objašnjenje težina i pristranosti, istražujući njihov značaj i kako se koriste u kontekstu stroja
Koja je definicija modela u strojnom učenju?
Model u strojnom učenju odnosi se na matematičku reprezentaciju ili algoritam koji se obučava na skupu podataka za donošenje predviđanja ili odluka bez eksplicitnog programiranja. To je temeljni koncept u području umjetne inteligencije i igra ključnu ulogu u raznim primjenama, od prepoznavanja slika do obrade prirodnog jezika. U