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
Чи є перевірка моделі ML на даних, які раніше могли бути використані в навчанні моделі, належним етапом оцінювання в машинному навчанні?
Етап оцінювання в машинному навчанні є критично важливим кроком, який включає тестування моделі на даних для оцінки її продуктивності та ефективності. Під час оцінювання моделі зазвичай рекомендується використовувати дані, які модель не бачила на етапі навчання. Це допомагає забезпечити неупереджені та надійні результати оцінювання.
Чи є висновок частиною навчання моделі, а не передбачення?
У сфері машинного навчання, зокрема в контексті Google Cloud Machine Learning, твердження «Висновки є частиною навчання моделі, а не передбачення» є не зовсім точним. Висновок і передбачення — це окремі етапи в системі машинного навчання, кожен з яких служить різним цілям і відбувається в різних точках
Який алгоритм ML підходить для навчання моделі для порівняння документів даних?
Одним з алгоритмів, який добре підходить для навчання моделі для порівняння документів даних, є алгоритм косинусної подібності. Косинусна подібність — це міра подібності між двома ненульовими векторами простору внутрішнього добутку, яка вимірює косинус кута між ними. У контексті порівняння документів він використовується для визначення
Які основні відмінності в завантаженні та навчанні набору даних Iris між версіями Tensorflow 1 і Tensorflow 2?
Оригінальний код, наданий для завантаження та навчання набору даних райдужної оболонки, був розроблений для TensorFlow 1 і може не працювати з TensorFlow 2. Ця розбіжність виникає через певні зміни та оновлення, внесені в цю нову версію TensorFlow, які, однак, будуть детально розглянуті в подальшому теми, які безпосередньо стосуватимуться TensorFlow
Алгоритми машинного навчання можуть навчитися передбачати або класифікувати нові, невидимі дані. Що передбачає розробка прогнозних моделей немаркованих даних?
Розробка прогностичних моделей для немаркованих даних у машинному навчанні включає кілька ключових кроків і міркувань. Дані без міток стосуються даних, які не мають попередньо визначених цільових міток або категорій. Мета полягає в тому, щоб розробити моделі, які можуть точно передбачити або класифікувати нові, невидимі дані на основі шаблонів і зв’язків, отриманих із доступних
Як створити модель у Google Cloud Machine Learning?
Щоб побудувати модель у Google Cloud Machine Learning Engine, вам потрібно дотримуватися структурованого робочого процесу, який включає різні компоненти. Ці компоненти включають підготовку даних, визначення моделі та її навчання. Розглянемо кожен крок докладніше. 1. Підготовка даних: перш ніж створювати модель, дуже важливо підготувати її
Чому оцінка становить 80% для навчання та 20% для оцінювання, а не навпаки?
Розподіл 80% ваги на навчання та 20% ваги на оцінювання в контексті машинного навчання є стратегічним рішенням, яке ґрунтується на кількох факторах. Цей розподіл має на меті знайти баланс між оптимізацією процесу навчання та забезпеченням точної оцінки ефективності моделі. У цій відповіді ми розглянемо причини
Що таке ваги та упередження в ШІ?
Ваги та зміщення є фундаментальними поняттями в області штучного інтелекту, зокрема в області машинного навчання. Вони відіграють вирішальну роль у навчанні та функціонуванні моделей машинного навчання. Нижче наведено вичерпне пояснення ваг і зміщень, досліджуючи їх значення та те, як вони використовуються в контексті машини
Яке визначення моделі в машинному навчанні?
Модель у машинному навчанні відноситься до математичного представлення або алгоритму, який навчається на наборі даних, щоб робити прогнози чи приймати рішення без явного програмування. Це фундаментальна концепція в області штучного інтелекту і відіграє вирішальну роль у різних програмах, починаючи від розпізнавання зображень і закінчуючи обробкою природної мови. в