Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
Ang ugnayan sa pagitan ng bilang ng mga panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula ay isang mahalagang aspeto na makabuluhang nakakaapekto sa pagganap at kakayahan sa generalization ng modelo. Ang epoch ay tumutukoy sa isang kumpletong pagpasa sa buong dataset ng pagsasanay. Ang pag-unawa kung paano nakakaimpluwensya ang bilang ng mga panahon sa katumpakan ng hula ay mahalaga
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 1
Ano ang layunin ng paggamit ng mga kapanahunan sa malalim na pag-aaral?
Ang layunin ng paggamit ng mga panahon sa malalim na pag-aaral ay upang sanayin ang isang neural network sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagpapakita ng data ng pagsasanay sa modelo. Ang isang panahon ay tinukoy bilang isang kumpletong pagpasa sa buong dataset ng pagsasanay. Sa bawat panahon, ina-update ng modelo ang mga panloob na parameter nito batay sa error na ginagawa nito sa paghula sa output
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Pagsulong sa malalim na pag-aaral, Pagsusuri sa modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pagkakaiba sa pagitan ng baseline, maliit, at mas malalaking modelo sa mga tuntunin ng arkitektura at pagganap?
Ang mga pagkakaiba sa pagitan ng baseline, maliit, at mas malalaking modelo sa mga tuntunin ng arkitektura at pagganap ay maaaring maiugnay sa mga pagkakaiba-iba sa bilang ng mga layer, unit, at parameter na ginagamit sa bawat modelo. Sa pangkalahatan, ang arkitektura ng isang modelo ng neural network ay tumutukoy sa organisasyon at pag-aayos ng mga layer nito, habang ang pagganap ay tumutukoy sa kung paano
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano naiiba ang underfitting sa overfitting sa mga tuntunin ng pagganap ng modelo?
Ang underfitting at overfitting ay dalawang karaniwang problema sa mga modelo ng machine learning na maaaring makaapekto nang malaki sa kanilang performance. Sa mga tuntunin ng pagganap ng modelo, nangyayari ang underfitting kapag ang isang modelo ay masyadong simple upang makuha ang pinagbabatayan na mga pattern sa data, na nagreresulta sa hindi magandang predictive accuracy. Sa kabilang banda, ang overfitting ay nangyayari kapag ang isang modelo ay nagiging masyadong kumplikado
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit
Ipaliwanag ang konsepto ng underfitting at kung bakit ito nangyayari sa mga modelo ng machine learning.
Ang underfitting ay isang phenomenon na nangyayari sa mga modelo ng machine learning kapag nabigo ang modelo na makuha ang mga pinagbabatayan na pattern at relasyon na nasa data. Ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng mataas na bias at mababang pagkakaiba, na nagreresulta sa isang modelo na masyadong simple upang tumpak na kumatawan sa pagiging kumplikado ng data. Sa paliwanag na ito, gagawin natin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting at underfitting na mga problema, Paglutas ng mga problema sa overfitting at underfitting ng modelo - bahagi 1, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga paglihis na naobserbahan sa pagganap ng modelo sa bago, hindi nakikitang data?
Ang pagganap ng isang modelo ng machine learning sa bago, hindi nakikitang data ay maaaring lumihis mula sa pagganap nito sa data ng pagsasanay. Ang mga paglihis na ito, na kilala rin bilang mga generalization error, ay lumitaw dahil sa ilang salik sa modelo at sa data. Sa konteksto ng AutoML Vision, isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud para sa mga gawain sa pag-uuri ng larawan,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, AutoML Vision - bahagi 2, Pagsusuri sa pagsusulit