როგორ გავიგოთ, არის თუ არა მოდელი სათანადოდ მომზადებული? არის თუ არა სიზუსტე მთავარი მაჩვენებელი და უნდა იყოს თუ არა 90%-ზე მეტი?
იმის დადგენა, არის თუ არა მანქანური სწავლების მოდელი სწორად მომზადებული, მოდელის განვითარების პროცესის კრიტიკული ასპექტია. მიუხედავად იმისა, რომ სიზუსტე არის მნიშვნელოვანი მეტრიკა (ან თუნდაც ძირითადი მეტრიკა) მოდელის მუშაობის შეფასებისას, ის არ არის კარგად გაწვრთნილი მოდელის ერთადერთი მაჩვენებელი. 90%-ზე მეტი სიზუსტის მიღწევა არ არის უნივერსალური
არის თუ არა ML მოდელის ტესტირება იმ მონაცემებთან მიმართებაში, რომლებიც ადრე შეიძლებოდა გამოეყენებინათ მოდელის ტრენინგში სათანადო შეფასების ფაზა მანქანათმცოდნეობაში?
მანქანური სწავლების შეფასების ფაზა არის კრიტიკული ნაბიჯი, რომელიც მოიცავს მოდელის ტესტირებას მონაცემების მიხედვით, რათა შეფასდეს მისი შესრულება და ეფექტურობა. მოდელის შეფასებისას, ზოგადად რეკომენდებულია ისეთი მონაცემების გამოყენება, რომლებიც მოდელს არ უნახავს ტრენინგის ფაზაში. ეს ხელს უწყობს მიუკერძოებელი და სანდო შეფასების შედეგების უზრუნველყოფას.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, მანქანა სწავლის 7 საფეხური
არის თუ არა დასკვნა მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, განცხადება „დასკვნა არის მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება“ მთლად ზუსტი არ არის. დასკვნა და პროგნოზირება არის მანქანური სწავლების მილსადენის განსხვავებული ეტაპები, თითოეული ემსახურება განსხვავებულ მიზანს და ხდება სხვადასხვა წერტილში.
რომელი ML ალგორითმია შესაფერისი მონაცემთა დოკუმენტის შედარებისთვის მოდელის მოსამზადებლად?
ერთი ალგორითმი, რომელიც კარგად შეეფერება მონაცემთა დოკუმენტის შედარების მოდელს, არის კოსინუსების მსგავსების ალგორითმი. კოსინუსების მსგავსება არის მსგავსების საზომი შიდა პროდუქტის სივრცის ორ არანულოვან ვექტორს შორის, რომელიც ზომავს მათ შორის კუთხის კოსინუსს. დოკუმენტის შედარების კონტექსტში იგი გამოიყენება დასადგენად
რა არის ძირითადი განსხვავებები Iris მონაცემთა ბაზის ჩატვირთვასა და მომზადებაში Tensorflow 1 და Tensorflow 2 ვერსიებს შორის?
ირისის მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვისა და ტრენინგისთვის მოწოდებული ორიგინალური კოდი შექმნილია TensorFlow 1-ისთვის და შეიძლება არ იმუშაოს TensorFlow 2-თან. ეს შეუსაბამობა წარმოიქმნება TensorFlow-ის ამ უახლეს ვერსიაში შემოტანილი გარკვეული ცვლილებებისა და განახლებების გამო, რაც დეტალურად იქნება განხილული შემდგომში. თემები, რომლებიც უშუალოდ ეხება TensorFlow-ს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ ისწავლონ ახალი, უხილავი მონაცემების პროგნოზირება ან კლასიფიკაცია. რას მოიცავს არალეგირებული მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი?
მანქანურ სწავლაში არალეიბლიანი მონაცემების პროგნოზირებადი მოდელების დიზაინი მოიცავს რამდენიმე ძირითად საფეხურს და მოსაზრებას. არალეიბლირებული მონაცემები ეხება მონაცემებს, რომლებსაც არ აქვთ წინასწარ განსაზღვრული სამიზნე ლეიბლები ან კატეგორიები. მიზანია შეიმუშაოს მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ ზუსტად წინასწარ განსაზღვრონ ან კლასიფიცირონ ახალი, უხილავი მონაცემები, არსებული ნიმუშებისა და ურთიერთობების საფუძველზე.
როგორ ავაშენოთ მოდელი Google Cloud Machine Learning-ში?
Google Cloud Machine Learning Engine-ში მოდელის შესაქმნელად, თქვენ უნდა მიჰყვეთ სტრუქტურირებულ სამუშაო პროცესს, რომელიც მოიცავს სხვადასხვა კომპონენტებს. ეს კომპონენტები მოიცავს თქვენი მონაცემების მომზადებას, თქვენი მოდელის განსაზღვრას და მის მომზადებას. მოდით განვიხილოთ თითოეული ნაბიჯი უფრო დეტალურად. 1. მონაცემების მომზადება: მოდელის შექმნამდე მნიშვნელოვანია მოამზადოთ თქვენი
რატომ არის შეფასება 80% ტრენინგისთვის და 20% შეფასებისთვის, მაგრამ არა პირიქით?
80% წონის გამოყოფა ტრენინგზე და 20% წონის შეფასება მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში არის სტრატეგიული გადაწყვეტილება, რომელიც დაფუძნებულია რამდენიმე ფაქტორზე. ეს განაწილება მიზნად ისახავს ბალანსის დამყარებას სასწავლო პროცესის ოპტიმიზაციასა და მოდელის მუშაობის ზუსტი შეფასების უზრუნველყოფას შორის. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ მიზეზებს
რა არის წონა და მიკერძოება AI-ში?
წონა და მიკერძოება არის ფუნდამენტური ცნებები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ისინი გადამწყვეტ როლს თამაშობენ მანქანათმცოდნეობის მოდელების ტრენინგსა და ფუნქციონირებაში. ქვემოთ მოცემულია წონისა და მიკერძოების ყოვლისმომცველი ახსნა, შეისწავლის მათ მნიშვნელობას და როგორ გამოიყენება ისინი მანქანის კონტექსტში
რა არის მოდელის განმარტება მანქანათმცოდნეობაში?
მანქანათმცოდნეობის მოდელი ეხება მათემატიკურ წარმოდგენას ან ალგორითმს, რომელიც გაწვრთნილია მონაცემთა ბაზაზე წინასწარმეტყველების ან გადაწყვეტილების მისაღებად მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. ეს არის ფუნდამენტური კონცეფცია ხელოვნური ინტელექტის სფეროში და გადამწყვეტ როლს ასრულებს სხვადასხვა აპლიკაციებში, დაწყებული გამოსახულების ამოცნობიდან ბუნებრივი ენის დამუშავებამდე. In