Как могат да се открият отклонения в машинното обучение и как могат да се предотвратят тези отклонения?
Откриването на пристрастия в моделите на машинно обучение е решаващ аспект за осигуряване на справедливи и етични системи за изкуствен интелект. Пристрастия могат да възникнат от различни етапи на тръбопровода за машинно обучение, включително събиране на данни, предварителна обработка, избор на функции, обучение на модели и внедряване. Откриването на пристрастия включва комбинация от статистически анализ, познания в областта и критично мислене. В този отговор ние
Размерът на партидата, епохата и размерът на набора от данни всички хиперпараметри ли са?
Размерът на пакета, епохата и размерът на набора от данни са наистина решаващи аспекти в машинното обучение и обикновено се наричат хиперпараметри. За да разберем тази концепция, нека разгледаме всеки термин поотделно. Размер на партидата: Размерът на партидата е хиперпараметър, който определя броя на обработените проби, преди теглата на модела да бъдат актуализирани по време на обучението. Играе
Може ли TensorBoard да се използва онлайн?
Да, може да се използва TensorBoard онлайн за визуализиране на модели за машинно обучение. TensorBoard е мощен инструмент за визуализация, който идва с TensorFlow, популярна рамка за машинно обучение с отворен код, разработена от Google. Тя ви позволява да проследявате и визуализирате различни аспекти на вашите модели за машинно обучение, като например графики на модела, показатели за обучение и вграждания. Чрез визуализиране на тези
Къде може да се намери наборът от данни на Iris, използван в примера?
За да намерите набора от данни Iris, използван в примера, можете да получите достъп до него чрез UCI Machine Learning Repository. Наборът от данни Iris е често използван набор от данни в областта на машинното обучение за класификационни задачи, особено в образователен контекст поради своята простота и ефективност при демонстриране на различни алгоритми за машинно обучение. Машината UCI
Какво представлява моделът на генераторен предварително обучен трансформатор (GPT)?
Генеративният предварително обучен трансформатор (GPT) е вид модел на изкуствен интелект, който използва обучение без надзор, за да разбере и генерира текст, подобен на човек. GPT моделите са предварително обучени върху огромни количества текстови данни и могат да бъдат фино настроени за конкретни задачи като генериране на текст, превод, обобщение и отговаряне на въпроси. В контекста на машинното обучение, особено в рамките на
Необходим ли е Python за машинно обучение?
Python е широко използван език за програмиране в областта на машинното обучение (ML) поради своята простота, гъвкавост и наличието на множество библиотеки и рамки, които поддържат ML задачи. Въпреки че не е изискване да използвате Python за ML, той е доста препоръчителен и предпочитан от много практици и изследователи в
Нуждае ли се от обучение модел без надзор, въпреки че няма етикетирани данни?
Един неконтролиран модел в машинното обучение не изисква етикетирани данни за обучение, тъй като има за цел да намери модели и връзки в данните без предварително дефинирани етикети. Въпреки че неконтролираното обучение не включва използването на етикетирани данни, моделът все още трябва да премине процес на обучение, за да научи основната структура на данните
Кои са някои примери за полу-контролирано обучение?
Полуконтролираното обучение е парадигма за машинно обучение, която попада между контролирано обучение (където всички данни са етикетирани) и неконтролирано обучение (където никакви данни не са етикетирани). При полу-контролирано обучение алгоритъмът се учи от комбинация от малко количество маркирани данни и голямо количество немаркирани данни. Този подход е особено полезен при получаване
Как да разберем кога да използваме контролирано или неконтролирано обучение?
Контролираното и неконтролираното обучение са два основни типа парадигми за машинно обучение, които обслужват различни цели въз основа на естеството на данните и целите на поставената задача. Разбирането кога да се използва контролирано обучение спрямо неконтролирано обучение е от решаващо значение при проектирането на ефективни модели за машинно обучение. Изборът между тези два подхода зависи
Как да разберем дали един модел е правилно обучен? Ключов показател ли е точността и трябва ли да е над 90%?
Определянето дали моделът за машинно обучение е правилно обучен е критичен аспект от процеса на разработване на модела. Въпреки че точността е важен показател (или дори ключов показател) при оценката на ефективността на даден модел, тя не е единственият индикатор за добре обучен модел. Постигането на точност над 90% не е универсално