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
როგორ შეგიძლიათ შეაფასოთ გაწვრთნილი ღრმა სწავლის მოდელის შესრულება?
გაწვრთნილი ღრმა სწავლის მოდელის მუშაობის შესაფასებლად შეიძლება გამოყენებულ იქნას რამდენიმე მეტრიკა და ტექნიკა. შეფასების ეს მეთოდები საშუალებას აძლევს მკვლევარებს და პრაქტიკოსებს შეაფასონ თავიანთი მოდელების ეფექტურობა და სიზუსტე, უზრუნველყონ ღირებული შეხედულებები მათი შესრულების და პოტენციური გაუმჯობესების სფეროების შესახებ. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ შეფასების სხვადასხვა ტექნიკას, რომლებიც ჩვეულებრივ გამოიყენება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPTFK ღრმა სწავლა Python, TensorFlow და Keras– ით, შესავალი, ღრმა სწავლა Python, TensorFlow და Keras– თან, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეიძლება შეფასდეს გაწვრთნილი მოდელის შესრულება ტესტირების დროს?
ტესტირების დროს მომზადებული მოდელის მუშაობის შეფასება გადამწყვეტი ნაბიჯია მოდელის ეფექტურობისა და სანდოობის შესაფასებლად. ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Deep Learning-ში TensorFlow-ით, არსებობს რამდენიმე ტექნიკა და მეტრიკა, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტესტირების დროს გაწვრთნილი მოდელის მუშაობის შესაფასებლად. ესენი
როგორ შეიძლება CNN-ის ტრენინგი და ოპტიმიზაცია TensorFlow-ის გამოყენებით და რა არის საერთო შეფასების მეტრიკა მისი შესრულების შესაფასებლად?
კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ტრენინგი და ოპტიმიზაცია TensorFlow-ის გამოყენებით მოიცავს რამდენიმე საფეხურს და ტექნიკას. ამ პასუხში ჩვენ მოგაწვდით პროცესის დეტალურ ახსნას და განვიხილავთ ზოგიერთ საერთო შეფასების მეტრიკას, რომელიც გამოიყენება CNN მოდელის მუშაობის შესაფასებლად. CNN-ის TensorFlow-ის გამოყენებით მოსამზადებლად, ჯერ უნდა განვსაზღვროთ არქიტექტურა
როგორ შევამოწმოთ, შეესაბამება თუ არა SVM მონაცემებს სწორად SVM ოპტიმიზაციაში?
შესამოწმებლად, შეესაბამება თუ არა მხარდაჭერის ვექტორული მანქანა (SVM) მონაცემებს SVM ოპტიმიზაციაში, შეიძლება გამოყენებულ იქნას შეფასების რამდენიმე ტექნიკა. ეს ტექნიკა მიზნად ისახავს SVM მოდელის შესრულებისა და განზოგადების უნარის შეფასებას, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ის ეფექტურად სწავლობს ტრენინგის მონაცემებს და აკეთებს ზუსტ პროგნოზებს უხილავ შემთხვევებზე. ამ პასუხში,
როგორ შეიძლება R-კვადრატის გამოყენება პითონში მანქანური სწავლების მოდელების მუშაობის შესაფასებლად?
R-კვადრატი, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც განსაზღვრის კოეფიციენტი, არის სტატისტიკური საზომი, რომელიც გამოიყენება პითონში მანქანათმცოდნეობის მოდელების მუშაობის შესაფასებლად. ის გვიჩვენებს, თუ რამდენად შეესაბამება მოდელის პროგნოზები დაკვირვებულ მონაცემებს. ეს საზომი ფართოდ გამოიყენება რეგრესიის ანალიზში მოდელის მორგების სიკეთის შესაფასებლად. რომ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, პროგრამირების მანქანური სწავლება, R კვადრატის თეორია, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის კლასიფიკატორის დაყენების მიზანი რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში?
კლასიფიკატორის დაყენება რეგრესიის ტრენინგსა და ტესტირებაში გადამწყვეტ მიზანს ემსახურება ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. რეგრესიის ძირითადი მიზანია უწყვეტი რიცხვითი მნიშვნელობების პროგნოზირება შეყვანის მახასიათებლებზე დაყრდნობით. თუმცა, არის სცენარები, სადაც ჩვენ გვჭირდება მონაცემთა კლასიფიკაცია დისკრეტულ კატეგორიებად, ვიდრე უწყვეტი მნიშვნელობების პროგნოზირება.
რა არის Evaluator კომპონენტის მიზანი TFX-ში?
Evaluator კომპონენტი TFX-ში, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, გადამწყვეტ როლს ასრულებს მანქანათმცოდნეობის მთლიან მილსადენში. მისი მიზანია შეაფასოს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შესრულება და მიაწოდოს ღირებული ინფორმაცია მათი ეფექტურობის შესახებ. მოდელების მიერ გაკეთებული პროგნოზების ძირეული ჭეშმარიტების ეტიკეტებთან შედარებით, Evaluator კომპონენტი საშუალებას იძლევა
რა შეფასების მეტრიკას უზრუნველყოფს AutoML Natural Language გაწვრთნილი მოდელის მუშაობის შესაფასებლად?
AutoML Natural Language, Google Cloud Machine Learning-ის მიერ მოწოდებული მძლავრი ინსტრუმენტი, გთავაზობთ შეფასების მრავალფეროვან მეტრიკას, რათა შეაფასოს გაწვრთნილი მოდელის ეფექტურობა მორგებული ტექსტის კლასიფიკაციის სფეროში. ეს შეფასების მეტრიკა აუცილებელია მოდელის ეფექტურობისა და სიზუსტის დასადგენად, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მათი შესახებ.
რა ინფორმაციას შეიცავს ანალიზის ჩანართი AutoML ცხრილებში?
ანალიზის ჩანართი AutoML Tables-ში გვაწვდის სხვადასხვა მნიშვნელოვან ინფორმაციას და ინფორმაციას გაწვრთნილი მანქანათმცოდნეობის მოდელის შესახებ. ის გთავაზობთ ინსტრუმენტებისა და ვიზუალიზაციის ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გაიგონ მოდელის შესრულება, შეაფასონ მისი ეფექტურობა და მიიღონ ღირებული ინფორმაცია ძირითადი მონაცემების შესახებ. ერთ-ერთი ძირითადი ინფორმაცია ხელმისაწვდომია
- 1
- 2