Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
Sa larangan ng machine learning, ang mga hyperparameter ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy sa pagganap at pag-uugali ng isang algorithm. Ang mga hyperparameter ay mga parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Hindi sila natutunan sa panahon ng pagsasanay; sa halip, kinokontrol nila ang proseso ng pag-aaral mismo. Sa kaibahan, ang mga parameter ng modelo ay natutunan sa panahon ng pagsasanay, tulad ng mga timbang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
Ang ugnayan sa pagitan ng bilang ng mga panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula ay isang mahalagang aspeto na makabuluhang nakakaapekto sa pagganap at kakayahan sa generalization ng modelo. Ang epoch ay tumutukoy sa isang kumpletong pagpasa sa buong dataset ng pagsasanay. Ang pag-unawa kung paano nakakaimpluwensya ang bilang ng mga panahon sa katumpakan ng hula ay mahalaga
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 1
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
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
Ano ang mga hyperparameter?
Ang mga hyperparameter ay may mahalagang papel sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning. Upang maunawaan ang mga hyperparameter, mahalagang maunawaan muna ang konsepto ng machine learning. Ang machine learning ay isang subset ng artificial intelligence na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm at modelo na maaaring matuto mula sa data at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang Gradient Boosting algorithm?
Kasama sa mga modelo ng pagsasanay sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang paggamit ng iba't ibang algorithm upang i-optimize ang proseso ng pag-aaral at pagbutihin ang katumpakan ng mga hula. Ang isa sa gayong algorithm ay ang Gradient Boosting algorithm. Ang Gradient Boosting ay isang makapangyarihang paraan ng pag-aaral ng ensemble na pinagsasama ang maraming mahihinang mag-aaral, gaya ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2
Bakit kailangang suriin nang mas malalim ang mga panloob na gawain ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine upang makamit ang mas mataas na katumpakan?
Upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa mga algorithm sa pag-aaral ng machine, kinakailangan na pag-aralan nang mas malalim ang kanilang mga panloob na gawain. Ito ay partikular na totoo sa larangan ng malalim na pag-aaral, kung saan ang mga kumplikadong neural network ay sinanay upang magsagawa ng mga gawain tulad ng paglalaro. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa pinagbabatayan na mga mekanismo at prinsipyo ng mga algorithm na ito, maaari tayong magkaroon ng kaalaman
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro sa TensorFlow at Open AI, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang tatlong termino na kailangang maunawaan upang magamit ang AI Platform Optimizer?
Upang epektibong magamit ang AI Platform Optimizer sa Google Cloud AI Platform, mahalagang maunawaan ang tatlong pangunahing termino: pag-aaral, pagsubok, at pagsukat. Ang mga terminong ito ay bumubuo ng pundasyon para sa pag-unawa at paggamit ng mga kakayahan ng AI Platform Optimizer. Una, ang isang pag-aaral ay tumutukoy sa isang nakaayos na hanay ng mga pagsubok na naglalayong i-optimize ang isang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, AI Platform Optimizer, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano magagamit ang AI Platform Optimizer para i-optimize ang mga non-machine-learning system?
Ang AI Platform Optimizer ay isang mahusay na tool na inaalok ng Google Cloud na maaaring magamit upang i-optimize ang mga non-machine-learning system. Bagama't pangunahin itong idinisenyo para sa pag-optimize ng mga modelo ng machine learning, maaari rin itong magamit upang mapahusay ang pagganap ng mga non-ML system sa pamamagitan ng paglalapat ng mga diskarte sa pag-optimize. Upang maunawaan kung paano magagamit ang AI Platform Optimizer
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, AI Platform Optimizer, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang maaari mong gawin kung matukoy mo ang mga maling label na larawan o iba pang mga isyu sa pagganap ng iyong modelo?
Kapag nagtatrabaho sa mga modelo ng machine learning, karaniwan nang makatagpo ng mga maling label na larawan o iba pang mga isyu sa pagganap ng modelo. Maaaring lumitaw ang mga isyung ito dahil sa iba't ibang dahilan tulad ng pagkakamali ng tao sa pag-label ng data, mga bias sa data ng pagsasanay, o mga limitasyon ng mismong modelo. Gayunpaman, mahalagang tugunan ang mga ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2