Как узнать, правильно ли обучена модель? Является ли точность ключевым показателем и должна ли она быть выше 90%?
Определение того, правильно ли обучена модель машинного обучения, является важнейшим аспектом процесса разработки модели. Хотя точность является важным показателем (или даже ключевым показателем) при оценке производительности модели, она не является единственным показателем хорошо обученной модели. Достижение точности выше 90% не является универсальным решением.
Является ли тестирование модели МО на данных, которые ранее могли быть использованы при обучении модели, подходящим этапом оценки в машинном обучении?
Фаза оценки в машинном обучении — это критический шаг, который включает в себя тестирование модели на данных для оценки ее производительности и эффективности. При оценке модели обычно рекомендуется использовать данные, которые модель не видела на этапе обучения. Это помогает обеспечить объективные и надежные результаты оценки.
Является ли вывод частью обучения модели, а не прогнозирования?
В области машинного обучения, особенно в контексте Google Cloud Machine Learning, утверждение «Вывод — это часть обучения модели, а не прогнозирования» не совсем точно. Умозаключение и прогнозирование — это отдельные этапы конвейера машинного обучения, каждый из которых служит разным целям и происходит в разных точках процесса.
Какой алгоритм машинного обучения подходит для обучения модели для сравнения документов данных?
Одним из алгоритмов, который хорошо подходит для обучения модели для сравнения документов с данными, является алгоритм косинусного подобия. Косинусное сходство — это мера сходства между двумя ненулевыми векторами внутреннего пространства произведений, которое измеряет косинус угла между ними. В контексте сравнения документов он используется для определения
Каковы основные различия в загрузке и обучении набора данных Iris между версиями Tensorflow 1 и Tensorflow 2?
Исходный код, предоставленный для загрузки и обучения набора данных радужной оболочки глаза, был разработан для TensorFlow 1 и может не работать с TensorFlow 2. Это несоответствие возникает из-за определенных изменений и обновлений, представленных в этой новой версии TensorFlow, которые, однако, будут подробно рассмотрены в последующих темы, которые будут напрямую относиться к TensorFlow
Алгоритмы машинного обучения могут научиться предсказывать или классифицировать новые, невидимые данные. Что включает в себя разработка прогнозных моделей немаркированных данных?
Разработка прогнозных моделей для немаркированных данных в машинном обучении включает в себя несколько ключевых шагов и соображений. Немаркированные данные — это данные, которые не имеют предопределенных целевых меток или категорий. Цель состоит в том, чтобы разработать модели, которые могут точно предсказывать или классифицировать новые, невидимые данные на основе шаблонов и взаимосвязей, извлеченных из доступных данных.
Как построить модель в Google Cloud Machine Learning?
Чтобы построить модель в Google Cloud Machine Learning Engine, вам необходимо следовать структурированному рабочему процессу, включающему различные компоненты. Эти компоненты включают подготовку данных, определение модели и ее обучение. Давайте рассмотрим каждый шаг более подробно. 1. Подготовка данных. Прежде чем создавать модель, крайне важно подготовить
Почему оценка 80% для обучения и 20% для оценки, а не наоборот?
Выделение веса 80% обучению и весу 20% оценке в контексте машинного обучения является стратегическим решением, основанным на нескольких факторах. Это распределение направлено на достижение баланса между оптимизацией процесса обучения и обеспечением точной оценки производительности модели. В этом ответе мы углубимся в причины
Что такое веса и смещения в ИИ?
Веса и смещения являются фундаментальными понятиями в области искусственного интеллекта, особенно в области машинного обучения. Они играют решающую роль в обучении и функционировании моделей машинного обучения. Ниже приводится исчерпывающее объяснение весов и смещений, исследуется их значение и то, как они используются в контексте машин.
Каково определение модели в машинном обучении?
Модель в машинном обучении относится к математическому представлению или алгоритму, который обучается на наборе данных делать прогнозы или решения без явного программирования. Это фундаментальная концепция в области искусственного интеллекта, которая играет решающую роль в различных приложениях, начиная от распознавания изображений и заканчивая обработкой естественного языка. В