არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
ღრმა სწავლის სფეროში, განსაკუთრებით მოდელის შეფასების და შესრულების შეფასების კონტექსტში, განსხვავება ნიმუშის გარეთ დანაკარგსა და ვალიდაციის დაკარგვას შორის უაღრესად მნიშვნელოვანია. ამ ცნებების გაგება გადამწყვეტია იმ პრაქტიკოსებისთვის, რომლებიც მიზნად ისახავს გაიგონ მათი ღრმა სწავლის მოდელების ეფექტურობა და განზოგადება. რომ ჩავუღრმავდეთ ამ ტერმინების სირთულეებს,
როგორ გავიგოთ რომელ ალგორითმს სჭირდება მეტი მონაცემი, ვიდრე სხვა?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, სხვადასხვა ალგორითმების მიერ მოთხოვნილი მონაცემების რაოდენობა შეიძლება განსხვავდებოდეს მათი სირთულის, განზოგადების შესაძლებლობებისა და მოგვარებული პრობლემის ბუნების მიხედვით. იმის დადგენა, თუ რომელ ალგორითმს სჭირდება მეტი მონაცემი, ვიდრე სხვა, შეიძლება გადამწყვეტი ფაქტორი იყოს ეფექტური მანქანათმცოდნეობის სისტემის შესაქმნელად. მოდით გამოვიკვლიოთ სხვადასხვა ფაქტორები, რომლებიც
არის თუ არა ჩვეულებრივ რეკომენდებული მონაცემების გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის, შესაბამისად, 80%-დან 20%-მდე?
ჩვეულებრივი გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის მანქანათმცოდნეობის მოდელებში არ არის დაფიქსირებული და შეიძლება განსხვავდებოდეს სხვადასხვა ფაქტორების მიხედვით. თუმცა, ზოგადად რეკომენდირებულია მონაცემთა მნიშვნელოვანი ნაწილის გამოყოფა ტრენინგზე, როგორც წესი, დაახლოებით 70-80%, და დარჩენილი ნაწილის დაჯავშნა შეფასებისთვის, რომელიც იქნება დაახლოებით 20-30%. ეს გაყოფა უზრუნველყოფს ამას
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, ღრმა მონაცემების სასწავლო მოდელების დიდი მონაცემები
საჭიროა თუ არა სხვა მონაცემების გამოყენება მოდელის ტრენინგისა და შეფასებისთვის?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში დამატებითი მონაცემების გამოყენება მოდელების ტრენინგისა და შეფასებისთვის მართლაც აუცილებელია. მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლებელია მოდელების მომზადება და შეფასება ერთი მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, სხვა მონაცემების ჩართვამ შეიძლება მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მოდელის შესრულება და განზოგადების შესაძლებლობები. ეს განსაკუთრებით ეხება იმ
სწორია თუ არა, რომ თუ მონაცემთა ნაკრები დიდია, საჭიროა ნაკლები შეფასება, რაც ნიშნავს, რომ შეფასებისთვის გამოყენებული ნაკრების ფრაქცია შეიძლება შემცირდეს მონაცემთა ნაკრების გაზრდით?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, მონაცემთა ნაკრების ზომა გადამწყვეტ როლს ასრულებს შეფასების პროცესში. მონაცემთა ბაზის ზომასა და შეფასების მოთხოვნებს შორის კავშირი რთულია და დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე. თუმცა, ზოგადად მართალია, რომ მონაცემთა ბაზის ზომის ზრდასთან ერთად, შეფასებისთვის გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების ფრაქცია შეიძლება იყოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
რა არის ტესტის მონაცემთა ნაკრები?
ტესტის მონაცემთა ნაკრები, მანქანური სწავლის კონტექსტში, არის მონაცემთა ქვეჯგუფი, რომელიც გამოიყენება გაწვრთნილი მანქანათმცოდნეობის მოდელის მუშაობის შესაფასებლად. ის განსხვავდება ტრენინგის მონაცემთა ნაკრებისგან, რომელიც გამოიყენება მოდელის მოსამზადებლად. ტესტის მონაცემთა ნაკრების მიზანია შეაფასოს რამდენად კარგად
რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად? რამდენი მონაცემია, როგორც წესი, გამოყოფილი ვალიდაციისთვის?
მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის კომპლექტებად არის გადამწყვეტი ნაბიჯი კონვოლუციური ნერვული ქსელების (CNNs) სწავლებაში ღრმა სწავლის ამოცანების შესასრულებლად. ეს პროცესი საშუალებას გვაძლევს შევაფასოთ ჩვენი მოდელის შესრულება და განზოგადების უნარი, ასევე თავიდან ავიცილოთ ზედმეტი მორგება. ამ სფეროში, ჩვეულებრივი პრაქტიკაა გარკვეული ნაწილის გამოყოფა
რატომ არის მნიშვნელოვანი სწავლის შესაბამისი კურსის არჩევა?
სწავლის შესაბამისი სიჩქარის არჩევას უდიდესი მნიშვნელობა აქვს ღრმა სწავლის სფეროში, რადგან ის პირდაპირ გავლენას ახდენს ტრენინგის პროცესზე და ნერვული ქსელის მოდელის მთლიან შესრულებაზე. სწავლის სიჩქარე განსაზღვრავს ნაბიჯის ზომას, რომლითაც მოდელი განაახლებს თავის პარამეტრებს ტრენინგის ფაზაში. კარგად შერჩეულმა სწავლის დონემ შეიძლება გამოიწვიოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, ნერვული ქსელი, ტრენინგის მოდელი, გამოცდის მიმოხილვა
რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემთა არევა MNIST მონაცემთა ბაზასთან მუშაობისას ღრმა სწავლაში?
მონაცემთა არევა მნიშვნელოვანი ნაბიჯია MNIST მონაცემთა ბაზასთან მუშაობისას ღრმა სწავლაში. MNIST მონაცემთა ნაკრები არის ფართოდ გამოყენებული საორიენტაციო მონაცემთა ნაკრები კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. იგი შედგება ხელნაწერი ციფრების სურათების დიდი კოლექციისგან, შესაბამისი ეტიკეტებით, რომლებიც მიუთითებენ თითოეულ სურათზე გამოსახულ ციფრს. The
რა არის მონაცემთა გამოყოფის მიზანი ღრმა სწავლის პროცესში ტრენინგისა და მონაცემთა გამოცდის ნაკრებებში?
ღრმა სწავლის პროცესში მონაცემების გამოყოფის მიზანია ტრენინგის და ტესტირების მონაცემთა ნაკრების შეფასება გაწვრთნილი მოდელის შესრულებისა და განზოგადების უნარის შესახებ. ეს პრაქტიკა აუცილებელია იმისთვის, რომ შეფასდეს, რამდენად კარგად შეუძლია მოდელს წინასწარმეტყველება უხილავ მონაცემებზე და თავიდან აიცილოს ზედმეტი მორგება, რაც ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ძალიან სპეციალიზირებული ხდება.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, თარიღი, მონაცემთა ბაზები, გამოცდის მიმოხილვა