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
Posible bang bumuo ng modelo ng hula batay sa mataas na variable na data? Ang katumpakan ba ng modelo ay tinutukoy ng dami ng data na ibinigay?
Ang pagbuo ng modelo ng hula batay sa napaka-variableng data ay posible talaga sa larangan ng Artificial Intelligence (AI), partikular sa larangan ng machine learning. Ang katumpakan ng naturang modelo, gayunpaman, ay hindi lamang tinutukoy ng dami ng data na ibinigay. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang mga dahilan sa likod ng pahayag na ito at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
Ang pagsasanay sa mga modelo ng machine learning sa malalaking dataset ay isang karaniwang kasanayan sa larangan ng artificial intelligence. Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang laki ng dataset ay maaaring magdulot ng mga hamon at potensyal na hiccups sa panahon ng proseso ng pagsasanay. Talakayin natin ang posibilidad ng pagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa mga malalaking dataset at ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
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 natin maiko-convert ang data sa isang float na format para sa pagsusuri?
Ang pag-convert ng data sa isang float na format para sa pagsusuri ay isang mahalagang hakbang sa maraming gawain sa pagsusuri ng data, lalo na sa larangan ng artificial intelligence at deep learning. Ang Float, maikli para sa floating-point, ay isang uri ng data na kumakatawan sa mga tunay na numero na may fractional na bahagi. Nagbibigay-daan ito para sa tumpak na representasyon ng mga decimal na numero at karaniwang ginagamit
Paano natin mapipigilan ang hindi sinasadyang pagdaraya sa panahon ng pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral?
Ang pag-iwas sa hindi sinasadyang pagdaraya sa panahon ng pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral ay mahalaga upang matiyak ang integridad at katumpakan ng pagganap ng modelo. Maaaring mangyari ang hindi sinasadyang pagdaraya kapag hindi sinasadyang natutunan ng modelo na pagsamantalahan ang mga bias o artifact sa data ng pagsasanay, na humahantong sa mga mapanlinlang na resulta. Upang matugunan ang isyung ito, maraming mga estratehiya ang maaaring gamitin upang mapagaan ang
Paano namin inihahanda ang data ng pagsasanay para sa isang CNN? Ipaliwanag ang mga hakbang na kasangkot.
Ang paghahanda ng data ng pagsasanay para sa isang Convolutional Neural Network (CNN) ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang upang matiyak ang pinakamainam na pagganap ng modelo at tumpak na mga hula. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang kalidad at dami ng data ng pagsasanay ay lubos na nakakaimpluwensya sa kakayahan ng CNN na matuto at mag-generalize ng mga pattern nang epektibo. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang mga hakbang na kasangkot sa
Bakit mahalagang subaybayan ang hugis ng data ng input sa iba't ibang yugto sa panahon ng pagsasanay sa isang CNN?
Ang pagsubaybay sa hugis ng input data sa iba't ibang yugto sa panahon ng pagsasanay sa isang Convolutional Neural Network (CNN) ay pinakamahalaga sa ilang kadahilanan. Ito ay nagbibigay-daan sa amin upang matiyak na ang data ay pinoproseso nang tama, tumutulong sa pag-diagnose ng mga potensyal na isyu, at tumutulong sa paggawa ng matalinong mga pagpapasya upang mapabuti ang pagganap ng network. Sa
- 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 iproseso muna ang dataset bago magsanay ng CNN?
Ang paunang pagproseso ng dataset bago ang pagsasanay ng Convolutional Neural Network (CNN) ay pinakamahalaga sa larangan ng artificial intelligence. Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng iba't ibang mga diskarte sa preprocessing, mapapahusay namin ang kalidad at pagiging epektibo ng modelo ng CNN, na humahantong sa pinahusay na katumpakan at pagganap. Ang komprehensibong paliwanag na ito ay susuriin ang mga dahilan kung bakit mahalaga ang pag-preprocess ng dataset
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagpapakilala sa Convnet kasama si Pytorch, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit kailangan nating i-flatten ang mga larawan bago ipasa ang mga ito sa network?
Ang pag-flatte ng mga imahe bago ipasa ang mga ito sa isang neural network ay isang mahalagang hakbang sa preprocessing ng data ng imahe. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pag-convert ng isang two-dimensional na imahe sa isang one-dimensional na array. Ang pangunahing dahilan para sa pag-flatte ng mga imahe ay upang baguhin ang input data sa isang format na madaling maunawaan at maproseso ng neural