Какви са видовете хиперпараметрична настройка?
Настройката на хиперпараметрите е решаваща стъпка в процеса на машинно обучение, тъй като включва намирането на оптималните стойности за хиперпараметрите на модела. Хиперпараметрите са параметри, които не се научават от данните, а по-скоро се задават от потребителя преди обучение на модела. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и могат значително
Какви са някои примери за настройка на хиперпараметър?
Настройката на хиперпараметъра е решаваща стъпка в процеса на изграждане и оптимизиране на модели за машинно обучение. Това включва настройка на параметрите, които не се научават от самия модел, а по-скоро се задават от потребителя преди обучението. Тези параметри значително влияят на производителността и поведението на модела и намирането на оптималните стойности за
Какво е едно горещо кодиране?
One hot encoding е техника, използвана в машинното обучение и обработката на данни за представяне на категориални променливи като двоични вектори. Това е особено полезно при работа с алгоритми, които не могат да обработват директно категорични данни, като обикновени и прости оценители. В този отговор ще проучим концепцията за едно горещо кодиране, неговата цел и
Как да инсталирате TensorFlow?
TensorFlow е популярна библиотека с отворен код за машинно обучение. За да го инсталирате, първо трябва да инсталирате Python. Моля, имайте предвид, че примерните инструкции на Python и TensorFlow служат само като абстрактна препратка към обикновени и прости оценители. Подробни инструкции за използване на версия TensorFlow 2.x ще последват в следващите материали. Ако искате
Правилно ли е, че първоначалният набор от данни може да бъде разделен на три основни подмножества: набор за обучение, набор за валидиране (за фина настройка на параметрите) и набор за тестване (проверка на ефективността на невидими данни)?
Наистина е правилно, че първоначалният набор от данни в машинното обучение може да бъде разделен на три основни подмножества: набор за обучение, набор за валидиране и набор за тестване. Тези подмножества служат за конкретни цели в работния процес на машинно обучение и играят решаваща роля при разработването и оценяването на модели. Наборът за обучение е най-голямото подмножество
Как параметрите за настройка и хиперпараметрите на ML са свързани помежду си?
Параметрите за настройка и хиперпараметрите са свързани понятия в областта на машинното обучение. Параметрите за настройка са специфични за конкретен алгоритъм за машинно обучение и се използват за контролиране на поведението на алгоритъма по време на обучение. От друга страна, хиперпараметрите са параметри, които не се научават от данните, но са зададени преди
Дали тестването на ML модел спрямо данни, които биха могли да бъдат използвани преди това в обучението на модели, е подходяща фаза на оценка в машинното обучение?
Фазата на оценка в машинното обучение е критична стъпка, която включва тестване на модела спрямо данни, за да се оцени неговата производителност и ефективност. Когато се оценява модел, обикновено се препоръчва да се използват данни, които не са били видени от модела по време на фазата на обучение. Това помага да се гарантират безпристрастни и надеждни резултати от оценката.
Може ли дълбокото обучение да се тълкува като дефиниране и обучение на модел, базиран на дълбока невронна мрежа (DNN)?
Дълбокото обучение наистина може да се тълкува като дефиниране и обучение на модел, базиран на дълбока невронна мрежа (DNN). Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което се фокусира върху обучението на изкуствени невронни мрежи с множество слоеве, известни също като дълбоки невронни мрежи. Тези мрежи са предназначени да научават йерархични представяния на данни, като ги позволяват
Правилно ли е да наричаме процес на актуализиране на w и b параметри стъпка на обучение на машинно обучение?
Стъпка на обучение в контекста на машинното обучение се отнася до процеса на актуализиране на параметрите, по-специално теглата (w) и отклоненията (b), на модел по време на фазата на обучение. Тези параметри са от решаващо значение, тъй като определят поведението и ефективността на модела при правенето на прогнози. Следователно наистина е правилно да се твърди
Дали рамката TensorFlow на Google позволява да се повиши нивото на абстракция при разработването на модели за машинно обучение (напр. със замяна на кодирането с конфигурация)?
Рамката Google TensorFlow наистина позволява на разработчиците да повишат нивото на абстракция при разработването на модели за машинно обучение, което позволява замяната на кодирането с конфигурация. Тази функция осигурява значително предимство по отношение на производителността и лекотата на използване, тъй като опростява процеса на изграждане и внедряване на модели за машинно обучение. един
- Публикувана в Изкуствен интелект, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Първи стъпки в машинното обучение, Дълбоки невронни мрежи и оценители