Tama ba na kung ang dataset ay malaki ang isa ay nangangailangan ng mas kaunting pagsusuri, na nangangahulugan na ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri ay maaaring bawasan sa pagtaas ng laki ng dataset?
Sa larangan ng machine learning, ang laki ng dataset ay gumaganap ng mahalagang papel sa proseso ng pagsusuri. Ang ugnayan sa pagitan ng laki ng dataset at mga kinakailangan sa pagsusuri ay kumplikado at nakadepende sa iba't ibang salik. Gayunpaman, sa pangkalahatan ay totoo na habang lumalaki ang laki ng dataset, maaaring maging ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri
- 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
Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
Sa larangan ng machine learning, partikular na ang mga deep neural network (DNN), ang kakayahang kontrolin ang bilang ng mga layer at node sa loob ng bawat layer ay isang pangunahing aspeto ng pag-customize ng arkitektura ng modelo. Kapag nagtatrabaho sa mga DNN sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang array na ibinigay bilang nakatagong argumento ay gumaganap ng isang mahalagang papel
- 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
Aling ML algorithm ang angkop para sanayin ang modelo para sa paghahambing ng dokumento ng data?
Ang isang algorithm na mahusay na angkop para sanayin ang isang modelo para sa paghahambing ng dokumento ng data ay ang cosine similarity algorithm. Ang pagkakatulad ng cosine ay isang sukatan ng pagkakapareho sa pagitan ng dalawang di-zero na vector ng isang espasyo ng panloob na produkto na sumusukat sa cosine ng anggulo sa pagitan nila. Sa konteksto ng paghahambing ng dokumento, ginagamit ito upang matukoy
- 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
Ano ang mga pangunahing pagkakaiba sa paglo-load at pagsasanay ng Iris dataset sa pagitan ng Tensorflow 1 at Tensorflow 2 na bersyon?
Ang orihinal na code na ibinigay para i-load at sanayin ang iris dataset ay idinisenyo para sa TensorFlow 1 at maaaring hindi gumana sa TensorFlow 2. Ang pagkakaibang ito ay lumitaw dahil sa ilang partikular na pagbabago at update na ipinakilala sa mas bagong bersyon na ito ng TensorFlow, na gayunpaman ay tatalakayin nang detalyado sa kasunod na mga paksa na direktang nauugnay sa TensorFlow
- 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 mag-load ng TensorFlow Datasets sa Jupyter sa Python at gamitin ang mga ito upang ipakita ang mga estimator?
Ang TensorFlow Datasets (TFDS) ay isang koleksyon ng mga dataset na handa nang gamitin sa TensorFlow, na nagbibigay ng maginhawang paraan upang ma-access at manipulahin ang iba't ibang dataset para sa mga gawain sa machine learning. Ang mga estimator, sa kabilang banda, ay mga high-level na TensorFlow API na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga modelo ng machine learning. Upang i-load ang TensorFlow Datasets sa Jupyter gamit ang Python at ipakita
- 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
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng TensorFlow at TensorBoard?
Ang TensorFlow at TensorBoard ay parehong mga tool na malawakang ginagamit sa larangan ng machine learning, partikular para sa pagbuo at visualization ng modelo. Bagama't magkakaugnay ang mga ito at kadalasang ginagamit nang magkasama, may mga natatanging pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, TensorBoard para sa visualization ng modelo
Paano makilala na ang modelo ay overfitted?
Upang makilala kung ang isang modelo ay na-overfit, dapat na maunawaan ng isa ang konsepto ng overfitting at ang mga implikasyon nito sa machine learning. Ang overfitting ay nangyayari kapag ang isang modelo ay gumaganap nang mahusay sa data ng pagsasanay ngunit nabigong mag-generalize sa bago, hindi nakikitang data. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay nakakapinsala sa kakayahang hulaan ng modelo at maaaring humantong sa mahinang pagganap
- 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
Ano ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay?
Ang scalability ng mga algorithm sa pag-aaral ng pagsasanay ay isang mahalagang aspeto sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan. Ito ay tumutukoy sa kakayahan ng isang machine learning system na mahusay na humawak ng malaking halaga ng data at pataasin ang performance nito habang lumalaki ang laki ng dataset. Ito ay partikular na mahalaga kapag nakikitungo sa mga kumplikadong modelo at napakalaking dataset, bilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Paano lumikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data?
Ang proseso ng paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa hindi nakikitang data ay nagsasangkot ng ilang hakbang at pagsasaalang-alang. Upang makabuo ng isang algorithm para sa layuning ito, kinakailangang maunawaan ang katangian ng invisible na data at kung paano ito magagamit sa mga gawain sa machine learning. Ipaliwanag natin ang algorithmic na diskarte sa paglikha ng mga algorithm sa pag-aaral batay sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang ibig sabihin ng lumikha ng mga algorithm na natututo batay sa data, hulaan at gumawa ng mga desisyon?
Ang paggawa ng mga algorithm na natututo batay sa data, nanghuhula ng mga resulta, at gumagawa ng mga pagpapasya ay nasa core ng machine learning sa larangan ng artificial intelligence. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng mga modelo ng pagsasanay gamit ang data at nagpapahintulot sa kanila na gawing pangkalahatan ang mga pattern at gumawa ng mga tumpak na hula o desisyon sa bago, hindi nakikitang data. Sa konteksto ng Google Cloud Machine
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan