Paano makikita ng isang tao ang mga bias sa machine learning at paano mapipigilan ang mga bias na ito?
Ang pagtukoy ng mga bias sa mga modelo ng machine learning ay isang mahalagang aspeto ng pagtiyak ng patas at etikal na AI system. Maaaring lumitaw ang mga bias mula sa iba't ibang yugto ng pipeline ng machine learning, kabilang ang pagkolekta ng data, preprocessing, pagpili ng feature, pagsasanay ng modelo, at deployment. Ang pagtukoy ng mga bias ay nagsasangkot ng kumbinasyon ng istatistikal na pagsusuri, kaalaman sa domain, at kritikal na pag-iisip. Sa tugon na ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang laki ba ng batch, epoch at laki ng dataset ay lahat ng hyperparameter?
Ang laki ng batch, epoch, at laki ng dataset ay talagang mahahalagang aspeto sa machine learning at karaniwang tinutukoy bilang mga hyperparameter. Upang maunawaan ang konseptong ito, alamin natin ang bawat termino nang paisa-isa. Laki ng batch: Ang laki ng batch ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga sample na naproseso bago ma-update ang mga timbang ng modelo sa panahon ng pagsasanay. Ito ay gumaganap
- 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 gamitin ang TensorBoard online?
Oo, magagamit ng isa ang TensorBoard online para sa pag-visualize ng mga modelo ng machine learning. Ang TensorBoard ay isang mahusay na visualization tool na kasama ng TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay-daan ito sa iyong subaybayan at i-visualize ang iba't ibang aspeto ng iyong mga modelo ng machine learning, gaya ng mga graph ng modelo, mga sukatan ng pagsasanay, at mga pag-embed. Sa pamamagitan ng pag-visualize sa mga ito
- 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
Saan mahahanap ang Iris data set na ginamit sa halimbawa?
Para mahanap ang Iris dataset na ginamit sa halimbawa, maa-access ito ng isa sa pamamagitan ng UCI Machine Learning Repository. Ang Iris dataset ay isang karaniwang ginagamit na dataset sa larangan ng machine learning para sa mga gawain sa pag-uuri, partikular sa mga kontekstong pang-edukasyon dahil sa pagiging simple at pagiging epektibo nito sa pagpapakita ng iba't ibang mga algorithm ng machine learning. Ang UCI Machine
- 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 isang Generative Pre-trained Transformer (GPT) na modelo?
Ang Generative Pre-trained Transformer (GPT) ay isang uri ng modelo ng artificial intelligence na gumagamit ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral upang maunawaan at makabuo ng text na parang tao. Ang mga modelo ng GPT ay paunang sinanay sa napakaraming data ng text at maaaring maayos para sa mga partikular na gawain gaya ng pagbuo ng text, pagsasalin, pagbubuod, at pagsagot sa tanong. Sa konteksto ng machine learning, lalo na sa loob
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Kailangan ba ang Python para sa Machine Learning?
Ang Python ay isang malawakang ginagamit na programming language sa larangan ng Machine Learning (ML) dahil sa pagiging simple nito, versatility, at pagkakaroon ng maraming library at frameworks na sumusuporta sa mga gawain sa ML. Bagama't hindi kinakailangan na gumamit ng Python para sa ML, ito ay lubos na inirerekomenda at ginusto ng maraming practitioner at mananaliksik sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Nangangailangan ba ng pagsasanay ang isang hindi sinusubaybayang modelo bagama't wala itong naka-label na data?
Ang isang hindi pinangangasiwaang modelo sa machine learning ay hindi nangangailangan ng may label na data para sa pagsasanay dahil nilalayon nitong makahanap ng mga pattern at ugnayan sa loob ng data nang walang mga paunang natukoy na label. Bagama't hindi kinasasangkutan ng unsupervised learning ang paggamit ng may label na data, kailangan pa ring sumailalim ang modelo sa proseso ng pagsasanay upang matutunan ang pinagbabatayan na istruktura ng data
Ano ang ilang halimbawa ng semi-supervised learning?
Ang semi-supervised learning ay isang machine learning paradigm na nasa pagitan ng supervised learning (kung saan ang lahat ng data ay may label) at unsupervised learning (kung saan walang data na may label). Sa semi-supervised na pag-aaral, natututo ang algorithm mula sa isang kumbinasyon ng isang maliit na halaga ng may label na data at isang malaking halaga ng walang label na data. Ang diskarte na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag kumukuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano malalaman kung kailan gagamitin ang pinangangasiwaang pagsasanay laban sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay?
Ang pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay dalawang pangunahing uri ng mga paradigma sa pag-aaral ng machine na nagsisilbi sa mga natatanging layunin batay sa likas na katangian ng data at mga layunin ng gawaing nasa kamay. Ang pag-unawa kung kailan gagamit ng pinangangasiwaang pagsasanay kumpara sa hindi pinangangasiwaang pagsasanay ay mahalaga sa pagdidisenyo ng mga epektibong modelo ng machine learning. Ang pagpili sa pagitan ng dalawang pamamaraang ito ay nakasalalay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano malalaman kung ang isang modelo ay wastong sinanay? Ang katumpakan ba ay isang pangunahing tagapagpahiwatig at kailangan ba itong higit sa 90%?
Ang pagtukoy kung ang isang machine learning model ay wastong sinanay ay isang kritikal na aspeto ng proseso ng pagbuo ng modelo. Bagama't ang katumpakan ay isang mahalagang sukatan (o kahit isang pangunahing sukatan) sa pagsusuri sa pagganap ng isang modelo, hindi ito ang tanging tagapagpahiwatig ng isang mahusay na sinanay na modelo. Ang pagkamit ng katumpakan sa itaas ng 90% ay hindi pangkalahatan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina