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
Paano mo masusuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral?
Upang suriin ang pagganap ng isang sinanay na modelo ng malalim na pag-aaral, maraming sukatan at diskarte ang maaaring gamitin. Ang mga pamamaraan ng pagsusuri na ito ay nagbibigay-daan sa mga mananaliksik at practitioner na masuri ang pagiging epektibo at katumpakan ng kanilang mga modelo, na nagbibigay ng mahahalagang insight sa kanilang pagganap at mga potensyal na lugar para sa pagpapabuti. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang iba't ibang mga diskarte sa pagsusuri na karaniwang ginagamit
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, pagpapakilala, Malalim na pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano masusuri ang pagganap ng sinanay na modelo sa panahon ng pagsubok?
Ang pagtatasa sa pagganap ng isang sinanay na modelo sa panahon ng pagsubok ay isang mahalagang hakbang sa pagsusuri sa pagiging epektibo at pagiging maaasahan ng modelo. Sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa Deep Learning kasama ang TensorFlow, mayroong ilang mga diskarte at sukatan na maaaring gamitin upang masuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo sa panahon ng pagsubok. Ang mga ito
- 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, Network ng pagsubok, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano masasanay at ma-optimize ang isang CNN gamit ang TensorFlow, at ano ang ilang karaniwang sukatan ng pagsusuri para sa pagtatasa ng pagganap nito?
Ang pagsasanay at pag-optimize ng Convolutional Neural Network (CNN) gamit ang TensorFlow ay may kasamang ilang hakbang at diskarte. Sa sagot na ito, magbibigay kami ng detalyadong paliwanag sa proseso at tatalakayin ang ilang karaniwang sukatan ng pagsusuri na ginagamit upang masuri ang pagganap ng isang modelo ng CNN. Upang sanayin ang isang CNN gamit ang TensorFlow, kailangan muna nating tukuyin ang arkitektura
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Mga koneksyon na neural network sa TensorFlow, Mga koneksyon na neural network na may TensorFlow, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin susuriin kung tama ang SVM sa data sa SVM optimization?
Upang subukan kung ang isang Support Vector Machine (SVM) ay akma nang tama sa data sa SVM optimization, maraming mga diskarte sa pagsusuri ang maaaring gamitin. Ang mga diskarteng ito ay naglalayong tasahin ang pagganap at kakayahan sa generalization ng modelo ng SVM, na tinitiyak na epektibo itong natututo mula sa data ng pagsasanay at gumagawa ng mga tumpak na hula sa mga hindi nakikitang pagkakataon. Sa sagot na ito,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Suportahan ang vector machine, Optimization ng SVM, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano magagamit ang R-squared upang suriin ang pagganap ng mga modelo ng machine learning sa Python?
Ang R-squared, na kilala rin bilang coefficient of determination, ay isang statistical measure na ginagamit upang suriin ang performance ng mga machine learning model sa Python. Nagbibigay ito ng indikasyon kung gaano kahusay ang mga hula ng modelo sa naobserbahang data. Ang panukalang ito ay malawakang ginagamit sa pagsusuri ng regression upang masuri ang goodness of fit ng isang modelo. Upang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pag-aaral ng machine machine, R kuwadradong teorya, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paglalagay ng classifier sa pagsasanay at pagsubok ng regression?
Ang paglalagay ng classifier sa regression na pagsasanay at pagsubok ay nagsisilbi ng isang mahalagang layunin sa larangan ng Artificial Intelligence at Machine Learning. Ang pangunahing layunin ng regression ay hulaan ang tuloy-tuloy na mga numerical na halaga batay sa mga feature ng input. Gayunpaman, may mga sitwasyon kung saan kailangan nating pag-uri-uriin ang data sa mga discrete na kategorya sa halip na hulaan ang mga tuluy-tuloy na halaga.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pagsasanay at pagsubok sa pag-urong, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng bahagi ng Evaluator sa TFX?
Ang bahagi ng Evaluator sa TFX, na kumakatawan sa TensorFlow Extended, ay gumaganap ng mahalagang papel sa pangkalahatang pipeline ng machine learning. Ang layunin nito ay suriin ang pagganap ng mga modelo ng machine learning at magbigay ng mahahalagang insight sa pagiging epektibo ng mga ito. Sa pamamagitan ng paghahambing ng mga hula na ginawa ng mga modelo sa mga ground truth label, ang Evaluator component ay nagbibigay-daan
Anong mga sukatan ng pagsusuri ang ibinibigay ng AutoML Natural Language upang masuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo?
Ang AutoML Natural Language, isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Machine Learning, ay nag-aalok ng iba't ibang sukatan ng pagsusuri upang masuri ang pagganap ng isang sinanay na modelo sa larangan ng custom na pag-uuri ng teksto. Ang mga sukatan ng pagsusuri na ito ay mahalaga sa pagtukoy sa pagiging epektibo at katumpakan ng modelo, na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Likas na wika ng AutoML para sa pag-uuri ng pasadyang teksto, Pagsusuri sa pagsusulit
Anong impormasyon ang ibinibigay ng tab na Pagsusuri sa AutoML Tables?
Ang tab na Analyze sa AutoML Tables ay nagbibigay ng iba't ibang mahalagang impormasyon at insight tungkol sa sinanay na modelo ng machine learning. Nag-aalok ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at visualization na nagbibigay-daan sa mga user na maunawaan ang pagganap ng modelo, suriin ang pagiging epektibo nito, at makakuha ng mahahalagang insight sa pinagbabatayan ng data. Isa sa mga pangunahing piraso ng impormasyong magagamit sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Mga Talaan ng AutoML, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2