چگونه می توان فهمید که یک مدل به درستی آموزش دیده است؟ آیا دقت یک شاخص کلیدی است و آیا باید بالای 90 درصد باشد؟
تعیین اینکه آیا یک مدل یادگیری ماشینی به درستی آموزش داده شده است، جنبه مهمی از فرآیند توسعه مدل است. در حالی که دقت یک معیار مهم (یا حتی یک معیار کلیدی) در ارزیابی عملکرد یک مدل است، اما تنها شاخص یک مدل به خوبی آموزش دیده نیست. دستیابی به دقت بالاتر از 90 درصد امری جهانی نیست
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا آزمایش یک مدل ML در برابر دادههایی که قبلاً میتوانست در آموزش مدل استفاده شده باشد، مرحله ارزیابی مناسبی در یادگیری ماشین است؟
مرحله ارزیابی در یادگیری ماشین یک مرحله مهم است که شامل آزمایش مدل در برابر داده ها برای ارزیابی عملکرد و اثربخشی آن است. هنگام ارزیابی یک مدل، به طور کلی توصیه می شود از داده هایی استفاده شود که توسط مدل در مرحله آموزش دیده نشده است. این به اطمینان از نتایج ارزیابی بی طرفانه و قابل اعتماد کمک می کند.
آیا استنباط بخشی از آموزش مدل است تا پیشبینی؟
در زمینه یادگیری ماشینی، بهویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل، عبارت «استنتاج بخشی از آموزش مدل است تا پیشبینی» کاملاً دقیق نیست. استنتاج و پیشبینی مراحل متمایز در خط لوله یادگیری ماشین هستند که هر کدام هدف متفاوتی را دنبال میکنند و در نقاط مختلفی از
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
کدام الگوریتم ML برای آموزش مدل برای مقایسه اسناد داده ها مناسب است؟
یکی از الگوریتمهایی که برای آموزش مدلی برای مقایسه اسناد دادهها مناسب است، الگوریتم شباهت کسینوس است. تشابه کسینوس معیاری برای تشابه بین دو بردار غیر صفر از فضای حاصلضرب داخلی است که کسینوس زاویه بین آنها را اندازه گیری می کند. در زمینه مقایسه اسناد از آن برای تعیین استفاده می شود
تفاوت های اصلی در بارگذاری و آموزش مجموعه داده Iris بین نسخه های Tensorflow 1 و Tensorflow 2 چیست؟
کد اصلی ارائه شده برای بارگیری و آموزش مجموعه داده عنبیه برای TensorFlow 1 طراحی شده است و ممکن است با TensorFlow 2 کار نکند. این اختلاف به دلیل تغییرات و به روز رسانی های معینی است که در این نسخه جدیدتر TensorFlow معرفی شده است، که البته در ادامه به تفصیل توضیح داده خواهد شد. موضوعاتی که مستقیماً به TensorFlow مربوط می شود
الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند یاد بگیرند که داده های جدید و نادیده را پیش بینی یا طبقه بندی کنند. طراحی مدل های پیش بینی داده های بدون برچسب شامل چه چیزی است؟
طراحی مدلهای پیشبینی برای دادههای بدون برچسب در یادگیری ماشینی شامل چندین مرحله و ملاحظات کلیدی است. داده های بدون برچسب به داده هایی اطلاق می شود که برچسب ها یا دسته های هدف از پیش تعریف شده ندارند. هدف توسعه مدلهایی است که میتوانند دادههای جدید و نادیده را بر اساس الگوها و روابط آموختهشده از موجود بهطور دقیق پیشبینی یا طبقهبندی کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه در Google Cloud Machine Learning یک مدل بسازیم؟
برای ساخت یک مدل در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، باید یک گردش کار ساختاریافته را دنبال کنید که شامل اجزای مختلف است. این مولفه ها شامل آماده سازی داده های شما، تعریف مدل شما و آموزش آن است. بیایید هر مرحله را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم. 1. آماده سازی داده ها: قبل از ایجاد یک مدل، بسیار مهم است که خود را آماده کنید
چرا ارزشیابی 80 درصد برای آموزش و 20 درصد برای ارزشیابی است اما برعکس نیست؟
تخصیص 80 درصد وزن به آموزش و 20 درصد وزن به ارزیابی در زمینه یادگیری ماشینی یک تصمیم استراتژیک بر اساس چندین عامل است. هدف این توزیع ایجاد تعادل بین بهینه سازی فرآیند یادگیری و اطمینان از ارزیابی دقیق عملکرد مدل است. در این پاسخ به بررسی دلایل می پردازیم
وزن ها و سوگیری ها در هوش مصنوعی چیست؟
وزن ها و سوگیری ها مفاهیم اساسی در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری ماشین هستند. آنها نقش مهمی در آموزش و عملکرد مدل های یادگیری ماشین دارند. در زیر توضیح جامعی از وزن ها و سوگیری ها، بررسی اهمیت آنها و نحوه استفاده از آنها در زمینه ماشین ارائه شده است.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
تعریف مدل در یادگیری ماشین چیست؟
یک مدل در یادگیری ماشین به یک نمایش یا الگوریتم ریاضی اشاره دارد که بر روی یک مجموعه داده آموزش داده می شود تا بدون برنامه ریزی صریح، پیش بینی یا تصمیم گیری کند. این یک مفهوم اساسی در زمینه هوش مصنوعی است و در کاربردهای مختلف، از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش زبان طبیعی، نقش اساسی دارد. که در