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
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.
Дали изводът е част от обучението на модела, а не предвиждането?
В областта на машинното обучение, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning, твърдението „Изводът е по-скоро част от обучението на модела, отколкото предвиждането“ не е напълно точно. Изводите и прогнозите са отделни етапи в тръбопровода за машинно обучение, като всеки служи за различна цел и се случва в различни точки от
Кой ML алгоритъм е подходящ за обучение на модел за сравнение на документи с данни?
Един алгоритъм, който е много подходящ за обучение на модел за сравнение на документи с данни, е алгоритъмът за косинусово подобие. Косинусното сходство е мярка за сходство между два ненулеви вектора на вътрешно продуктово пространство, което измерва косинуса на ъгъла между тях. В контекста на сравнението на документи се използва за определяне
Какви са основните разлики в зареждането и обучението на набора от данни на Iris между версиите Tensorflow 1 и Tensorflow 2?
Оригиналният код, предоставен за зареждане и обучение на набора от данни за ириса, е проектиран за TensorFlow 1 и може да не работи с TensorFlow 2. Това несъответствие възниква поради определени промени и актуализации, въведени в тази по-нова версия на TensorFlow, които обаче ще бъдат разгледани подробно в следващите теми, които ще бъдат пряко свързани с TensorFlow
Алгоритмите за машинно обучение могат да се научат да предвиждат или класифицират нови, невиждани данни. Какво включва проектирането на прогнозни модели на немаркирани данни?
Проектирането на прогнозни модели за немаркирани данни в машинното обучение включва няколко ключови стъпки и съображения. Немаркираните данни се отнасят за данни, които нямат предварително дефинирани целеви етикети или категории. Целта е да се разработят модели, които могат точно да прогнозират или класифицират нови, невиждани данни въз основа на модели и връзки, научени от наличните
Как да изградя модел в Google Cloud Machine Learning?
За да изградите модел в Google Cloud Machine Learning Engine, трябва да следвате структуриран работен процес, който включва различни компоненти. Тези компоненти включват подготовка на вашите данни, дефиниране на вашия модел и обучението му. Нека разгледаме всяка стъпка по-подробно. 1. Подготовка на данните: Преди да създадете модел, е изключително важно да подготвите своя
Защо оценката е 80% за обучение и 20% за оценяване, а не обратното?
Разпределянето на 80% тежест за обучение и 20% тежест за оценяване в контекста на машинното обучение е стратегическо решение, основано на няколко фактора. Това разпределение има за цел да постигне баланс между оптимизиране на учебния процес и осигуряване на точна оценка на ефективността на модела. В този отговор ще разгледаме причините
Какво представляват теглата и отклоненията в AI?
Теглата и отклоненията са основни понятия в областта на изкуствения интелект, по-специално в областта на машинното обучение. Те играят решаваща роля в обучението и функционирането на моделите за машинно обучение. По-долу е изчерпателно обяснение на теглата и отклоненията, изследвайки тяхното значение и как се използват в контекста на машината
Какво е определението за модел в машинното обучение?
Моделът в машинното обучение се отнася до математическо представяне или алгоритъм, който е обучен върху набор от данни, за да прави прогнози или решения, без да бъде изрично програмиран. Това е фундаментална концепция в областта на изкуствения интелект и играе решаваща роля в различни приложения, вариращи от разпознаване на изображения до обработка на естествен език. в