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 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
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
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 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
Paano natin ihihiwalay ang isang chunk ng data bilang out-of-sample set para sa time series na pagsusuri ng data?
Upang magsagawa ng pagsusuri ng data ng time series gamit ang mga diskarte sa malalim na pag-aaral tulad ng mga paulit-ulit na neural network (RNN), mahalagang paghiwalayin ang isang chunk ng data bilang out-of-sample set. Ang out-of-sample set na ito ay mahalaga para sa pagsusuri ng performance at generalization na kakayahan ng sinanay na modelo sa hindi nakikitang data. Sa larangang ito ng pag-aaral, partikular na nakatuon
Ano ang kahalagahan ng pagsasanay sa modelo sa isang dataset at pagsusuri sa pagganap nito sa mga panlabas na larawan para sa paggawa ng mga tumpak na hula sa bago, hindi nakikitang data?
Ang pagsasanay ng isang modelo sa isang dataset at ang pagsusuri sa pagganap nito sa mga panlabas na larawan ay ang pinakamahalaga sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan, partikular sa larangan ng Deep Learning na may Python, TensorFlow, at Keras. Ang diskarte na ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtiyak na ang modelo ay makakagawa ng mga tumpak na hula sa bago, hindi nakikitang data. Sa pamamagitan ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, TensorBoard, Paggamit ng sanay na modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin ihihiwalay ang aming data ng pagsasanay sa mga set ng pagsasanay at pagsubok? Bakit mahalaga ang hakbang na ito?
Upang mabisang sanayin ang isang convolutional neural network (CNN) para sa pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa, mahalagang paghiwalayin ang data ng pagsasanay sa mga hanay ng pagsasanay at pagsubok. Ang hakbang na ito, na kilala bilang paghahati ng data, ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagbuo ng isang matatag at maaasahang modelo. Sa tugon na ito, magbibigay ako ng detalyadong paliwanag kung paano
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Paggamit ng convolutional neural network upang makilala ang mga aso kumpara sa mga pusa, Pagsasanay sa network, 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 masusuri ang katumpakan ng isang sinanay na modelo gamit ang testing dataset sa TensorFlow?
Upang suriin ang katumpakan ng isang sinanay na modelo gamit ang testing dataset sa TensorFlow, ilang hakbang ang kailangang sundin. Kasama sa prosesong ito ang paglo-load ng sinanay na modelo, paghahanda ng data ng pagsubok, at pagkalkula ng sukatan ng katumpakan. Una, ang sinanay na modelo ay kailangang mai-load sa kapaligiran ng TensorFlow. Magagawa ito sa pamamagitan ng paggamit ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagsasanay at pagsubok sa data, Pagsusuri sa pagsusulit