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
როგორ შევადაროთ k-means ალგორითმით გამოვლენილი ჯგუფები „გადარჩენილ“ სვეტს?
იმისათვის, რომ შევადაროთ k-means ალგორითმით გამოვლენილი ჯგუფები ტიტანიკის მონაცემთა ნაკრების "გადარჩენილ" სვეტთან, ჩვენ უნდა შევაფასოთ შესაბამისობა კლასტერიზაციის შედეგებსა და მგზავრების გადარჩენის რეალურ სტატუსს შორის. ეს შეიძლება გაკეთდეს სხვადასხვა შესრულების მეტრიკის გაანგარიშებით, როგორიცაა სიზუსტე, სიზუსტე, გახსენება და F1-ქულა. ეს მეტრიკა გვაწვდის ინფორმაციას
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, კლასტერული, k- ნიშნავს და საშუალო ცვლა, K ნიშნავს ტიტანურ მონაცემთა ნაკრებს, გამოცდის მიმოხილვა
რა ინფორმაცია აღირიცხება API-ზე გაკეთებული თითოეული მოთხოვნისთვის Cloud Endpoints-ის სწრაფი დაწყების სახელმძღვანელოში?
Cloud Endpoints-ის სწრაფი დაწყების სახელმძღვანელოში, რამდენიმე ინფორმაცია აღირიცხება API-ზე გაკეთებული თითოეული მოთხოვნისთვის. ეს ჟურნალები გვაწვდიან მნიშვნელოვან ინფორმაციას API-ის გამოყენებისა და მუშაობის შესახებ, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ეფექტურად დააკვირდნენ და მოაგვარონ პრობლემები. მოდით, დეტალურად გამოვიკვლიოთ ინფორმაცია, რომელიც რეგისტრირებულია თითოეული მოთხოვნისთვის. 1. მოთხოვნა
რა როლი აქვს შეფასების მონაცემებს მანქანური სწავლების მოდელის მუშაობის გაზომვაში?
შეფასების მონაცემები გადამწყვეტ როლს თამაშობს მანქანური სწავლის მოდელის მუშაობის გაზომვაში. ის იძლევა ღირებულ შეხედულებებს იმის შესახებ, თუ რამდენად კარგად მუშაობს მოდელი და ეხმარება შეაფასოს მისი ეფექტურობა მოცემული პრობლემის გადაჭრაში. Google Cloud Machine Learning-ის და Google tools for Machine Learning კონტექსტში შეფასების მონაცემები ემსახურება როგორც