Ang pagkawala ba sa labas ng sample ay isang pagkawala ng pagpapatunay?
Sa larangan ng malalim na pag-aaral, lalo na sa konteksto ng pagsusuri ng modelo at pagtatasa ng pagganap, ang pagkakaiba sa pagitan ng pagkawala ng sampol at pagkawala ng pagpapatunay ay may pinakamahalagang kahalagahan. Ang pag-unawa sa mga konseptong ito ay mahalaga para sa mga practitioner na naglalayong maunawaan ang pagiging epektibo at mga kakayahan sa pangkalahatan ng kanilang mga modelo ng malalim na pag-aaral. Upang bungkalin ang masalimuot ng mga terminong ito,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Paano malalaman kung aling algorithm ang nangangailangan ng mas maraming data kaysa sa iba?
Sa larangan ng machine learning, ang dami ng data na kailangan ng iba't ibang algorithm ay maaaring mag-iba depende sa kanilang pagiging kumplikado, mga kakayahan sa generalization, at sa likas na katangian ng problemang niresolba. Ang pagtukoy kung aling algorithm ang nangangailangan ng mas maraming data kaysa sa isa pa ay maaaring maging isang mahalagang salik sa pagdidisenyo ng isang epektibong machine learning system. Tuklasin natin ang iba't ibang mga kadahilanan na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang karaniwang inirerekomendang paghahati ng data sa pagitan ng pagsasanay at pagsusuri ay malapit sa 80% hanggang 20% nang naaayon?
Ang karaniwang paghahati sa pagitan ng pagsasanay at pagsusuri sa mga modelo ng machine learning ay hindi naayos at maaaring mag-iba depende sa iba't ibang salik. Gayunpaman, karaniwang inirerekomendang maglaan ng malaking bahagi ng data para sa pagsasanay, karaniwang humigit-kumulang 70-80%, at ireserba ang natitirang bahagi para sa pagsusuri, na magiging mga 20-30%. Tinitiyak iyon ng hating ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Kailangan bang gumamit ng ibang data para sa pagsasanay at pagsusuri ng modelo?
Sa larangan ng machine learning, ang paggamit ng karagdagang data para sa pagsasanay at pagsusuri ng mga modelo ay talagang kailangan. Bagama't posibleng sanayin at suriin ang mga modelo gamit ang iisang dataset, ang pagsasama ng iba pang data ay maaaring lubos na mapahusay ang pagganap at mga kakayahan sa pangkalahatan ng modelo. Ito ay totoo lalo na sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
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
Ano ang set ng data ng pagsubok?
Ang set ng data ng pagsubok, sa konteksto ng machine learning, ay isang subset ng data na ginagamit upang suriin ang performance ng isang sinanay na modelo ng machine learning. Ito ay naiiba sa set ng data ng pagsasanay, na ginagamit upang sanayin ang modelo. Ang layunin ng set ng data ng pagsubok ay upang masuri kung gaano kahusay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Bakit mahalagang hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay? Gaano karaming data ang karaniwang inilalaan para sa pagpapatunay?
Ang paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay ay isang mahalagang hakbang sa pagsasanay ng mga convolutional neural network (CNN) para sa mga gawain sa malalim na pag-aaral. Ang prosesong ito ay nagbibigay-daan sa amin upang masuri ang pagganap at kakayahan sa pangkalahatan ng aming modelo, pati na rin maiwasan ang overfitting. Sa larangang ito, karaniwang kasanayan ang paglalaan ng isang partikular na bahagi ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagsasanay sa Convnet, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalagang pumili ng angkop na antas ng pagkatuto?
Ang pagpili ng naaangkop na rate ng pagkatuto ay pinakamahalaga sa larangan ng malalim na pag-aaral, dahil direktang nakakaapekto ito sa proseso ng pagsasanay at sa pangkalahatang pagganap ng modelo ng neural network. Tinutukoy ng rate ng pagkatuto ang laki ng hakbang kung saan ina-update ng modelo ang mga parameter nito sa yugto ng pagsasanay. Ang isang mahusay na napiling rate ng pag-aaral ay maaaring humantong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Neural network, Modelo ng pagsasanay, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalaga ang pag-shuffle ng data kapag nagtatrabaho sa dataset ng MNIST sa malalim na pag-aaral?
Ang pag-shuffle sa data ay isang mahalagang hakbang kapag nagtatrabaho sa dataset ng MNIST sa malalim na pag-aaral. Ang dataset ng MNIST ay isang malawakang ginagamit na benchmark na dataset sa larangan ng computer vision at machine learning. Binubuo ito ng malaking koleksyon ng mga sulat-kamay na digit na larawan, na may kaukulang mga label na nagsasaad ng digit na kinakatawan sa bawat larawan. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paghihiwalay ng data sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset sa malalim na pag-aaral?
Ang layunin ng paghiwalayin ang data sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset sa malalim na pag-aaral ay upang suriin ang pagganap at kakayahan sa pangkalahatan ng isang sinanay na modelo. Ang kasanayang ito ay mahalaga upang masuri kung gaano kahusay na mahulaan ng modelo ang hindi nakikitang data at upang maiwasan ang overfitting, na nangyayari kapag ang isang modelo ay naging masyadong dalubhasa sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit