Како се могу открити пристрасности у машинском учењу и како се могу спречити те пристрасности?
Откривање пристрасности у моделима машинског учења је кључни аспект обезбеђивања поштених и етичких система вештачке интелигенције. Предрасуде могу настати из различитих фаза процеса машинског учења, укључујући прикупљање података, претходну обраду, избор карактеристика, обуку модела и примену. Откривање пристрасности укључује комбинацију статистичке анализе, знања из домена и критичког мишљења. У овом одговору ми
Да ли су величина серије, епоха и величина скупа података сви хиперпараметри?
Величина серије, епоха и величина скупа података су заиста кључни аспекти машинског учења и обично се називају хиперпараметрима. Да бисмо разумели овај концепт, хајде да се удубимо у сваки термин појединачно. Величина серије: Величина серије је хиперпараметар који дефинише број обрађених узорака пре него што се тежине модела ажурирају током обуке. Игра се
Може ли се ТенсорБоард користити на мрежи?
Да, можете користити ТенсорБоард на мрежи за визуелизацију модела машинског учења. ТенсорБоард је моћан алат за визуелизацију који долази са ТенсорФлов, популарним оквиром за машинско учење отвореног кода који је развио Гоогле. Омогућава вам да пратите и визуелизујете различите аспекте ваших модела машинског учења, као што су графикони модела, метрике обуке и уградње. Визуелизацијом ових
Где се може наћи скуп података Ирис који се користи у примеру?
Да бисте пронашли скуп података Ирис који се користи у примеру, можете му приступити преко УЦИ репозиторијума машинског учења. Ирис скуп података је скуп података који се обично користи у области машинског учења за задатке класификације, посебно у образовном контексту због своје једноставности и ефикасности у демонстрирању различитих алгоритама машинског учења. УЦИ машина
Шта је модел генеративног унапред обученог трансформатора (ГПТ)?
Генеративни унапред обучени трансформатор (ГПТ) је тип модела вештачке интелигенције који користи учење без надзора за разумевање и генерисање текста налик човеку. ГПТ модели су унапред обучени за огромне количине текстуалних података и могу се фино подесити за специфичне задатке као што су генерисање текста, превод, сумирање и одговарање на питања. У контексту машинског учења, посебно унутар
Да ли је Питхон неопходан за машинско учење?
Питхон је широко коришћен програмски језик у области машинског учења (МЛ) због своје једноставности, свестраности и доступности бројних библиотека и оквира који подржавају МЛ задатке. Иако није услов за коришћење Питхон-а за МЛ, то је прилично препоручено и преферирано од стране многих практичара и истраживача у
Да ли је моделу без надзора потребна обука иако нема означене податке?
Модел без надзора у машинском учењу не захтева означене податке за обуку јер има за циљ да пронађе обрасце и односе унутар података без унапред дефинисаних ознака. Иако учење без надзора не укључује употребу означених података, модел и даље треба да прође процес обуке да би научио основну структуру података
Који су неки примери полунадгледаног учења?
Полунадгледано учење је парадигма машинског учења која се налази између учења под надзором (где су сви подаци означени) и учења без надзора (где подаци нису означени). У полу-надгледаном учењу, алгоритам учи из комбинације мале количине означених података и велике количине неозначених података. Овај приступ је посебно користан приликом добијања
Како неко знати када треба користити обуку под надзором у односу на ненадгледану?
Учење под надзором и учење без надзора су две основне врсте парадигми машинског учења које служе различитим сврхама заснованим на природи података и циљевима задатка. Разумевање када треба користити обуку под надзором у односу на обуку без надзора је кључно у дизајнирању ефикасних модела машинског учења. Избор између ова два приступа зависи
Како се може знати да ли је модел правилно обучен? Да ли је тачност кључни показатељ и да ли мора бити изнад 90%?
Утврђивање да ли је модел машинског учења правилно обучен је критичан аспект процеса развоја модела. Иако је тачност важна метрика (или чак кључна метрика) у процени перформанси модела, она није једини показатељ добро обученог модела. Постизање тачности изнад 90% није универзално