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
Да ли је тестирање МЛ модела у односу на податке који су се раније могли користити у обуци модела одговарајућа фаза евалуације у машинском учењу?
Фаза евалуације у машинском учењу је критичан корак који укључује тестирање модела у односу на податке да би се проценио његов учинак и ефикасност. Приликом евалуације модела генерално се препоручује коришћење података које модел није видео током фазе обуке. Ово помаже да се осигурају непристрасни и поуздани резултати евалуације.
Да ли је закључивање пре део обуке модела него предвиђање?
У области машинског учења, посебно у контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, изјава „Закључивање је део обуке модела, а не предвиђање“ није сасвим тачна. Закључивање и предвиђање су различите фазе у цевоводу машинског учења, од којих свака служи различитој сврси и јавља се у различитим тачкама у
Који је МЛ алгоритам погодан за обуку модела за поређење докумената са подацима?
Један алгоритам који је добро прилагођен за обуку модела за поређење докумената података је алгоритам косинусне сличности. Косинус сличност је мера сличности између два вектора различита од нуле унутрашњег простора производа који мери косинус угла између њих. У контексту поређења докумената користи се за одређивање
Које су главне разлике у учитавању и обучавању скупа података Ирис између верзија Тенсорфлов 1 и Тенсорфлов 2?
Оригинални код који је обезбеђен за учитавање и обучавање скупа података о шареници је дизајниран за ТенсорФлов 1 и можда неће радити са ТенсорФлов 2. Ово неслагање настаје због одређених промена и ажурирања уведених у ову новију верзију ТенсорФлов-а, које ће, међутим, бити детаљно покривене у наредном теме које ће се директно односити на ТенсорФлов
Алгоритми машинског учења могу научити да предвиде или класификују нове, невидљиве податке. Шта укључује дизајн предиктивних модела неозначених података?
Дизајн предиктивних модела за неозначене податке у машинском учењу укључује неколико кључних корака и разматрања. Неозначени подаци се односе на податке који немају унапред дефинисане циљне ознаке или категорије. Циљ је развити моделе који могу прецизно предвидети или класификовати нове, невидљиве податке на основу образаца и односа научених из доступних
Како направити модел у Гоогле Цлоуд машинском учењу?
Да бисте направили модел у Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-у, потребно је да пратите структурирани ток посла који укључује различите компоненте. Ове компоненте укључују припрему ваших података, дефинисање вашег модела и обуку. Хајде да детаљније истражимо сваки корак. 1. Припрема података: Пре креирања модела, кључно је да припремите свој
Зашто је евалуација 80% за обуку и 20% за евалуацију, а не супротно?
Додељивање 80% тежине тренингу и 20% тежине евалуацији у контексту машинског учења је стратешка одлука заснована на неколико фактора. Ова дистрибуција има за циљ да успостави равнотежу између оптимизације процеса учења и обезбеђивања тачне евалуације перформанси модела. У овом одговору ћемо се позабавити разлозима
Шта су тежине и пристрасности у АИ?
Тежине и предрасуде су фундаментални концепти у области вештачке интелигенције, посебно у домену машинског учења. Они играју кључну улогу у обуци и функционисању модела машинског учења. Испод је свеобухватно објашњење тежина и предрасуда, истражујући њихов значај и како се користе у контексту машине
Шта је дефиниција модела у машинском учењу?
Модел у машинском учењу се односи на математичку репрезентацију или алгоритам који је обучен на скупу података да доноси предвиђања или одлуке без експлицитног програмирања. То је фундаментални концепт у области вештачке интелигенције и игра кључну улогу у различитим применама, од препознавања слика до обраде природног језика. Ин