Ano ang mga uri ng hyperparameter tuning?
Ang hyperparameter tuning ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng machine learning dahil kinapapalooban nito ang paghahanap ng pinakamainam na halaga para sa mga hyperparameter ng isang modelo. Ang mga hyperparameter ay mga parameter na hindi natutunan mula sa data, ngunit sa halip ay itinakda ng user bago sanayin ang modelo. Kinokontrol nila ang pag-uugali ng algorithm ng pag-aaral at maaari nang malaki
Ano ang ilang halimbawa ng hyperparameter tuning?
Ang hyperparameter tuning ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng pagbuo at pag-optimize ng mga modelo ng machine learning. Kabilang dito ang pagsasaayos ng mga parameter na hindi natutunan ng modelo mismo, ngunit sa halip ay itinakda ng user bago ang pagsasanay. Ang mga parameter na ito ay makabuluhang nakakaapekto sa pagganap at pag-uugali ng modelo, at paghahanap ng mga pinakamainam na halaga para sa
Ano ang isang mainit na encoding?
Ang isang mainit na pag-encode ay isang pamamaraan na ginagamit sa machine learning at pagpoproseso ng data upang kumatawan sa mga kategoryang variable bilang mga binary vector. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa mga algorithm na hindi maaaring direktang pangasiwaan ang pangkategoryang data, tulad ng mga payak at simpleng mga estimator. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang konsepto ng isang mainit na encoding, layunin nito, at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Paano i-install ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang sikat na open-source na library para sa machine learning. Upang mai-install ito kailangan mo munang i-install ang Python. Mangyaring maabisuhan na ang huwarang mga tagubilin sa Python at TensorFlow ay nagsisilbi lamang bilang abstract na sanggunian sa payak at simpleng mga estimator. Ang mga detalyadong tagubilin sa paggamit ng TensorFlow 2.x na bersyon ay susundan sa mga susunod na materyales. Kung gusto mo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Tama ba na ang paunang dataset ay maaaring hatiin sa tatlong pangunahing subset: ang set ng pagsasanay, ang set ng pagpapatunay (upang ayusin ang mga parameter), at ang set ng pagsubok (pagsusuri ng pagganap sa hindi nakikitang data)?
Talagang tama na ang paunang dataset sa machine learning ay maaaring hatiin sa tatlong pangunahing subset: ang training set, ang validation set, at ang testing set. Nagsisilbi ang mga subset na ito ng mga partikular na layunin sa workflow ng machine learning at gumaganap ng mahalagang papel sa pagbuo at pagsusuri ng mga modelo. Ang hanay ng pagsasanay ay ang pinakamalaking subset
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Paano nauugnay ang mga parameter at hyperparameter ng ML sa bawat isa?
Ang mga parameter ng pag-tune at hyperparameter ay mga kaugnay na konsepto sa larangan ng machine learning. Ang mga parameter ng pag-tune ay partikular sa isang partikular na machine learning algorithm at ginagamit upang kontrolin ang gawi ng algorithm sa panahon ng pagsasanay. Sa kabilang banda, ang mga hyperparameter ay mga parameter na hindi natutunan mula sa data ngunit itinakda bago ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ang pagsubok ba sa isang modelo ng ML laban sa data na maaaring ginamit noon sa pagsasanay ng modelo ay isang wastong yugto ng pagsusuri sa machine learning?
Ang yugto ng pagsusuri sa machine learning ay isang kritikal na hakbang na nagsasangkot ng pagsubok sa modelo laban sa data upang masuri ang pagganap at pagiging epektibo nito. Kapag sinusuri ang isang modelo, karaniwang inirerekomendang gumamit ng data na hindi pa nakikita ng modelo sa yugto ng pagsasanay. Nakakatulong ito upang matiyak ang walang pinapanigan at maaasahang mga resulta ng pagsusuri.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Maaari bang bigyang-kahulugan ang malalim na pag-aaral bilang pagtukoy at pagsasanay sa isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN)?
Ang malalim na pag-aaral ay maaaring bigyang-kahulugan bilang pagtukoy at pagsasanay ng isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN). Ang deep learning ay isang subfield ng machine learning na nakatuon sa pagsasanay ng mga artipisyal na neural network na may maraming layer, na kilala rin bilang deep neural network. Ang mga network na ito ay idinisenyo upang matutunan ang mga hierarchical na representasyon ng data, na nagbibigay-daan sa kanila
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Tama bang tawagan ang proseso ng pag-update ng mga parameter ng w at b bilang isang hakbang sa pagsasanay ng machine learning?
Ang isang hakbang sa pagsasanay sa konteksto ng machine learning ay tumutukoy sa proseso ng pag-update ng mga parameter, partikular ang mga timbang (w) at mga bias (b), ng isang modelo sa yugto ng pagsasanay. Ang mga parameter na ito ay mahalaga habang tinutukoy nila ang pag-uugali at pagiging epektibo ng modelo sa paggawa ng mga hula. Samakatuwid, ito ay talagang tama na sabihin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
Ang Google TensorFlow framework ay talagang nagbibigay-daan sa mga developer na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, na nagbibigay-daan para sa pagpapalit ng coding sa configuration. Nagbibigay ang feature na ito ng malaking kalamangan sa mga tuntunin ng pagiging produktibo at kadalian ng paggamit, dahil pinapasimple nito ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Isa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator