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
Ang pagsubok ba sa isang modelo ng ML laban sa data na maaaring ginamit noon sa pagsasanay ng modelo ay isang wastong yugto ng pagsusuri sa machine learning?
Ang yugto ng pagsusuri sa machine learning ay isang kritikal na hakbang na nagsasangkot ng pagsubok sa modelo laban sa data upang masuri ang pagganap at pagiging epektibo nito. Kapag sinusuri ang isang modelo, karaniwang inirerekomendang gumamit ng data na hindi pa nakikita ng modelo sa yugto ng pagsasanay. Nakakatulong ito upang matiyak ang walang pinapanigan at maaasahang mga resulta ng pagsusuri.
- 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
Ang hinuha ba ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang pahayag na "Ang hinuha ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula" ay hindi ganap na tumpak. Ang hinuha at hula ay mga natatanging yugto sa pipeline ng machine learning, bawat isa ay nagsisilbi sa ibang layunin at nagaganap sa iba't ibang mga punto sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
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
Maaaring matuto ang mga algorithm ng machine learning na hulaan o uriin ang bago, hindi nakikitang data. Ano ang kinasasangkutan ng disenyo ng mga predictive na modelo ng walang label na data?
Ang disenyo ng mga predictive na modelo para sa walang label na data sa machine learning ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang at pagsasaalang-alang. Ang walang label na data ay tumutukoy sa data na walang mga paunang natukoy na target na label o kategorya. Ang layunin ay upang bumuo ng mga modelo na maaaring tumpak na mahulaan o uriin ang bago, hindi nakikitang data batay sa mga pattern at mga relasyon na natutunan mula sa magagamit
Paano bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning?
Upang bumuo ng isang modelo sa Google Cloud Machine Learning Engine, kailangan mong sundin ang isang structured na daloy ng trabaho na kinabibilangan ng iba't ibang bahagi. Kasama sa mga bahaging ito ang paghahanda ng iyong data, pagtukoy sa iyong modelo, at pagsasanay nito. Tuklasin natin ang bawat hakbang nang mas detalyado. 1. Paghahanda ng Data: Bago gumawa ng modelo, mahalagang ihanda ang iyong
Bakit ang pagsusuri ay 80% para sa pagsasanay at 20% para sa pagsusuri ngunit hindi ang kabaligtaran?
Ang paglalaan ng 80% weightage sa pagsasanay at 20% weightage sa pagsusuri sa konteksto ng machine learning ay isang madiskarteng desisyon batay sa ilang salik. Ang pamamahagi na ito ay naglalayong magkaroon ng balanse sa pagitan ng pag-optimize sa proseso ng pag-aaral at pagtiyak ng tumpak na pagsusuri ng pagganap ng modelo. Sa tugon na ito, susuriin natin ang mga dahilan
- 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 timbang at bias sa AI?
Ang mga timbang at bias ay mga pangunahing konsepto sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa domain ng machine learning. Mahalaga ang papel nila sa pagsasanay at paggana ng mga modelo ng machine learning. Nasa ibaba ang isang komprehensibong paliwanag ng mga timbang at bias, paggalugad ng kanilang kahalagahan at kung paano ginagamit ang mga ito sa konteksto ng makina
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang kahulugan ng isang modelo sa machine learning?
Ang isang modelo sa machine learning ay tumutukoy sa isang mathematical na representasyon o algorithm na sinanay sa isang dataset upang gumawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. Ito ay isang pangunahing konsepto sa larangan ng artificial intelligence at gumaganap ng isang mahalagang papel sa iba't ibang mga aplikasyon, mula sa pagkilala sa imahe hanggang sa natural na pagproseso ng wika. Sa
- 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