როგორ შეიძლება აღმოვაჩინოთ მიკერძოება მანქანათმცოდნეობაში და როგორ შეიძლება თავიდან აიცილოთ ეს მიკერძოება?
მანქანური სწავლების მოდელებში მიკერძოების გამოვლენა გადამწყვეტი ასპექტია სამართლიანი და ეთიკური AI სისტემების უზრუნველსაყოფად. მიკერძოება შეიძლება წარმოიშვას მანქანათმცოდნეობის მილსადენის სხვადასხვა ეტაპებზე, მათ შორის მონაცემთა შეგროვების, წინასწარი დამუშავების, ფუნქციების შერჩევის, მოდელის ტრენინგისა და განლაგების ჩათვლით. მიკერძოების გამოვლენა მოიცავს სტატისტიკური ანალიზის, დომენის ცოდნისა და კრიტიკული აზროვნების ერთობლიობას. ამ პასუხში ჩვენ
არის თუ არა სერიის ზომა, ეპოქა და მონაცემთა ბაზის ზომა ყველა ჰიპერპარამეტრი?
სერიის ზომა, ეპოქა და მონაცემთა ბაზის ზომა მართლაც გადამწყვეტი ასპექტებია მანქანათმცოდნეობაში და ჩვეულებრივ უწოდებენ ჰიპერპარამეტრებს. ამ კონცეფციის გასაგებად, მოდით ჩავუღრმავდეთ თითოეულ ტერმინს ინდივიდუალურად. სერიის ზომა: სერიის ზომა არის ჰიპერპარამეტრი, რომელიც განსაზღვრავს დამუშავებული ნიმუშების რაოდენობას, სანამ მოდელის წონა განახლდება ტრენინგის დროს. უკრავს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, მანქანა სწავლის 7 საფეხური
შესაძლებელია თუ არა TensorBoard-ის გამოყენება ონლაინ?
დიახ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ TensorBoard ონლაინ მანქანური სწავლების მოდელების ვიზუალიზაციისთვის. TensorBoard არის ვიზუალიზაციის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც მოყვება TensorFlow-ს, Google-ის მიერ შემუშავებულ პოპულარულ ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩოს. ის საშუალებას გაძლევთ თვალყური ადევნოთ და ვიზუალიზაცია გაუწიოთ თქვენი მანქანური სწავლების მოდელების სხვადასხვა ასპექტს, როგორიცაა მოდელის გრაფიკები, ტრენინგის მეტრიკა და ჩაშენებები. ამათ ვიზუალიზაციის გზით
სად შეიძლება იპოვოთ მაგალითში გამოყენებული ირისის მონაცემთა ნაკრები?
მაგალითში გამოყენებული Iris მონაცემთა ნაკრების საპოვნელად, მასზე წვდომა შესაძლებელია UCI Machine Learning Repository-ის მეშვეობით. Iris მონაცემთა ნაკრები არის საყოველთაოდ გამოყენებული მონაცემთა ნაკრები მანქანური სწავლების სფეროში კლასიფიკაციის ამოცანების შესასრულებლად, განსაკუთრებით საგანმანათლებლო კონტექსტში მისი სიმარტივისა და ეფექტურობის გამო მანქანური სწავლების სხვადასხვა ალგორითმების დემონსტრირებაში. UCI მანქანა
რა არის გენერაციული წინასწარ მომზადებული ტრანსფორმატორის (GPT) მოდელი?
გენერაციული წინასწარ მომზადებული ტრანსფორმატორი (GPT) არის ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც იყენებს უკონტროლო სწავლებას ადამიანის მსგავსი ტექსტის გასაგებად და გენერირებისთვის. GPT მოდელები წინასწარ არის გაწვრთნილი დიდი რაოდენობით ტექსტურ მონაცემებზე და შეიძლება დაზუსტდეს კონკრეტული ამოცანებისთვის, როგორიცაა ტექსტის შექმნა, თარგმანი, შეჯამება და კითხვაზე პასუხის გაცემა. მანქანათმცოდნეობის კონტექსტში, განსაკუთრებით შიგნით
საჭიროა თუ არა პითონი მანქანური სწავლისთვის?
Python არის ფართოდ გამოყენებული პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობის სფეროში (ML) მისი სიმარტივის, მრავალფეროვნებისა და მრავალი ბიბლიოთეკისა და ჩარჩოს ხელმისაწვდომობის გამო, რომლებიც მხარს უჭერენ ML ამოცანებს. მიუხედავად იმისა, რომ პითონის გამოყენება არ არის აუცილებელი ML-ისთვის, ის საკმაოდ რეკომენდირებული და სასურველია მრავალი პრაქტიკოსისა და მკვლევრის მიერ.
სჭირდება თუ არა უკონტროლო მოდელს ტრენინგი, თუმცა მას არ აქვს ეტიკეტირებული მონაცემები?
მანქანური სწავლების უკონტროლო მოდელი არ საჭიროებს ეტიკეტირებულ მონაცემებს ტრენინგისთვის, რადგან ის მიზნად ისახავს მონაცემთა შიგნით შაბლონებისა და ურთიერთობების პოვნას წინასწარ განსაზღვრული ეტიკეტების გარეშე. მიუხედავად იმისა, რომ უკონტროლო სწავლება არ გულისხმობს ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებას, მოდელმა მაინც უნდა გაიაროს ტრენინგი, რათა შეისწავლოს მონაცემთა ძირითადი სტრუქტურა.
რა არის ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლის რამდენიმე მაგალითი?
ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის პარადიგმა, რომელიც ხვდება ზედამხედველობით სწავლებას (სადაც ყველა მონაცემი იარლიყებულია) და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფ სწავლებას შორის (სადაც მონაცემები არ არის მარკირებული). ნახევრად ზედამხედველობით სწავლისას, ალგორითმი სწავლობს მცირე რაოდენობის ეტიკეტირებული მონაცემებისა და დიდი რაოდენობით არალეიბლირებული მონაცემების კომბინაციით. ეს მიდგომა განსაკუთრებით სასარგებლოა მოპოვებისას
როგორ იცის ადამიანმა, როდის გამოიყენოს ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი ტრენინგი?
ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის სწავლების ორი ფუნდამენტური ტიპი, რომლებიც ემსახურება განსხვავებულ მიზნებს მონაცემთა ხასიათისა და დავალების მიზნებიდან გამომდინარე. იმის გაგება, თუ როდის გამოვიყენოთ ზედამხედველობითი ტრენინგი უკონტროლო ტრენინგის წინააღმდეგ, გადამწყვეტია მანქანური სწავლების ეფექტური მოდელების შემუშავებაში. არჩევანი ამ ორ მიდგომას შორის დამოკიდებულია
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