რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
კავშირი მანქანათმცოდნეობის მოდელში ეპოქების რაოდენობასა და პროგნოზის სიზუსტეს შორის არის გადამწყვეტი ასპექტი, რომელიც მნიშვნელოვნად მოქმედებს მოდელის შესრულებასა და განზოგადების უნარზე. ეპოქა გულისხმობს ერთ სრულ გავლას მთელი ტრენინგის მონაცემთა ბაზაში. აუცილებელია იმის გაგება, თუ როგორ მოქმედებს ეპოქების რაოდენობა წინასწარმეტყველების სიზუსტეზე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 1
რა არის ღრმა სწავლის დროს ეპოქების გამოყენების მიზანი?
ღრმა სწავლაში ეპოქების გამოყენების მიზანია ნერვული ქსელის მომზადება მოდელზე ტრენინგის მონაცემების განმეორებითი წარდგენით. ეპოქა განისაზღვრება, როგორც ერთი სრული გავლა ტრენინგის მთლიან მონაცემთა ბაზაში. ყოველი ეპოქის განმავლობაში მოდელი აახლებს თავის შიდა პარამეტრებს გამომავალი პროგნოზირებისას დაშვებული შეცდომის საფუძველზე.
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, ღრმა სწავლის განვითარება, მოდელის ანალიზი, გამოცდის მიმოხილვა
რა განსხვავებები იყო საბაზისო, მცირე და უფრო დიდ მოდელებს შორის არქიტექტურისა და შესრულების თვალსაზრისით?
განსხვავებები საბაზისო, მცირე და უფრო დიდ მოდელებს შორის არქიტექტურისა და შესრულების თვალსაზრისით შეიძლება მიეკუთვნებოდეს ცვალებადობას თითოეულ მოდელში გამოყენებული ფენების, ერთეულებისა და პარამეტრების რაოდენობაში. ზოგადად, ნერვული ქსელის მოდელის არქიტექტურა ეხება მისი ფენების ორგანიზაციას და მოწყობას, ხოლო შესრულება ეხება იმას, თუ როგორ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 2, გამოცდის მიმოხილვა
რით განსხვავდება არასაკმარისი მორგება მოდელის მუშაობის თვალსაზრისით?
არასაკმარისი მორგება და ზედმეტად მორგება არის ორი საერთო პრობლემა მანქანათმცოდნეობის მოდელებში, რომლებმაც შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს მათ შესრულებაზე. მოდელის მუშაობის კუთხით, დაქვეითება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ზედმეტად მარტივია მონაცემების ძირითადი შაბლონების აღსაბეჭდად, რაც იწვევს ცუდი პროგნოზირების სიზუსტეს. მეორეს მხრივ, გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ძალიან რთული ხდება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 2, გამოცდის მიმოხილვა
ახსენით არასრულფასოვნების კონცეფცია და რატომ ხდება ის მანქანური სწავლის მოდელებში.
შეუსაბამობა არის ფენომენი, რომელიც ხდება მანქანათმცოდნეობის მოდელებში, როდესაც მოდელი ვერ ახერხებს მონაცემებში არსებული ძირითადი შაბლონებისა და ურთიერთობების აღქმას. იგი ხასიათდება მაღალი მიკერძოებით და დაბალი დისპერსიით, რის შედეგადაც არის მოდელი, რომელიც ძალიან მარტივია მონაცემთა სირთულის ზუსტად წარმოსადგენად. ამ განმარტებით, ჩვენ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 1, გამოცდის მიმოხილვა
რა გადახრები დაფიქსირდა მოდელის მუშაობაში ახალ, არნახულ მონაცემებზე?
მანქანათმცოდნეობის მოდელის შესრულება ახალ, უხილავ მონაცემებზე შეიძლება გადახრიდეს ტრენინგის მონაცემებზე მის შესრულებას. ეს გადახრები, ასევე ცნობილი როგორც განზოგადების შეცდომები, წარმოიქმნება მოდელისა და მონაცემების რამდენიმე ფაქტორის გამო. AutoML Vision-ის კონტექსტში, Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული მძლავრი ინსტრუმენტი, სურათების კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის,
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, AutoML Vision - ნაწილი 2, გამოცდის მიმოხილვა