Як можна виявити упередження в машинному навчанні та як запобігти цим упередженням?
Виявлення упереджень у моделях машинного навчання є важливим аспектом забезпечення справедливих і етичних систем ШІ. Упередження можуть виникати на різних етапах конвеєра машинного навчання, включаючи збір даних, попередню обробку, вибір функцій, навчання моделі та розгортання. Виявлення упереджень передбачає поєднання статистичного аналізу, знання предметної області та критичного мислення. У цій відповіді ми
Чи розмір партії, епоха та розмір набору даних є гіперпараметрами?
Розмір пакета, епоха та розмір набору даних дійсно є ключовими аспектами машинного навчання, і їх зазвичай називають гіперпараметрами. Щоб зрозуміти це поняття, розглянемо кожен термін окремо. Розмір партії: Розмір партії — це гіперпараметр, який визначає кількість оброблених зразків перед оновленням вагових коефіцієнтів моделі під час навчання. Він грає
Чи можна використовувати TensorBoard онлайн?
Так, TensorBoard онлайн можна використовувати для візуалізації моделей машинного навчання. TensorBoard — це потужний інструмент візуалізації, який постачається з TensorFlow, популярною системою машинного навчання з відкритим кодом, розробленою Google. Це дозволяє відстежувати та візуалізувати різні аспекти ваших моделей машинного навчання, такі як графіки моделей, показники навчання та вбудовування. Шляхом візуалізації цих
Де можна знайти набір даних Iris, використаний у прикладі?
Щоб знайти набір даних Iris, використаний у прикладі, можна отримати до нього доступ через репозиторій машинного навчання UCI. Набір даних Iris — це набір даних, який зазвичай використовується в області машинного навчання для завдань класифікації, зокрема в освітніх контекстах, завдяки його простоті та ефективності в демонстрації різних алгоритмів машинного навчання. Машина UCI
Що таке модель генеративного попередньо навченого трансформатора (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) — це тип моделі штучного інтелекту, яка використовує неконтрольоване навчання для розуміння та створення тексту, схожого на людину. Моделі GPT попередньо навчені на великій кількості текстових даних і можуть бути налаштовані для конкретних завдань, таких як створення тексту, переклад, узагальнення та відповіді на запитання. У контексті машинного навчання, особливо всередині
Чи потрібен Python для машинного навчання?
Python є широко використовуваною мовою програмування в галузі машинного навчання (ML) завдяки своїй простоті, універсальності та наявності численних бібліотек і фреймворків, які підтримують завдання ML. Незважаючи на те, що використання Python для ML не є обов’язковою вимогою, його рекомендують і віддають перевагу багато практиків і дослідників у галузі
Чи потребує навчання модель без нагляду, хоча вона не має позначених даних?
Неконтрольована модель у машинному навчанні не потребує мічених даних для навчання, оскільки вона спрямована на пошук шаблонів і зв’язків у даних без попередньо визначених міток. Хоча неконтрольоване навчання не передбачає використання даних з мітками, модель все одно має пройти процес навчання, щоб дізнатися базову структуру даних
Які приклади напівконтрольованого навчання?
Напівконтрольоване навчання – це парадигма машинного навчання, яка розрізняється між контрольованим навчанням (де всі дані позначаються) і неконтрольованим навчанням (де дані не позначаються). У напівконтрольованому навчанні алгоритм вивчає комбінацію невеликої кількості позначених даних і великої кількості не позначених даних. Цей підхід особливо корисний при отриманні
Як визначити, коли використовувати навчання під наглядом чи без нагляду?
Контрольоване та неконтрольоване навчання — це два основних типи парадигм машинного навчання, які служать різним цілям, що залежать від характеру даних і цілей поставленого завдання. Розуміння того, коли використовувати навчання під наглядом, а не навчання без нагляду, має вирішальне значення для розробки ефективних моделей машинного навчання. Вибір між цими двома підходами залежить
Як дізнатися, чи модель добре навчена? Чи є точність ключовим показником і чи має вона бути вище 90%?
Визначення того, чи правильно навчена модель машинного навчання, є критичним аспектом процесу розробки моделі. Хоча точність є важливим показником (або навіть ключовим показником) для оцінки ефективності моделі, вона не є єдиним показником добре навченої моделі. Досягнення точності вище 90% не є універсальним