آیا ضرر خارج از نمونه، از دست دادن اعتبارسنجی است؟
در حوزه یادگیری عمیق، بهویژه در زمینه ارزیابی مدل و ارزیابی عملکرد، تمایز بین از دست دادن خارج از نمونه و از دست دادن اعتبار از اهمیت بالایی برخوردار است. درک این مفاهیم برای تمرینکنندگانی که هدفشان درک اثربخشی و قابلیتهای تعمیم مدلهای یادگیری عمیق است، حیاتی است. برای کاوش در پیچیدگی های این اصطلاحات،
چگونه می توان سوگیری ها را در یادگیری ماشین تشخیص داد و چگونه می توان از این سوگیری ها جلوگیری کرد؟
تشخیص سوگیری ها در مدل های یادگیری ماشینی یک جنبه حیاتی برای اطمینان از سیستم های هوش مصنوعی منصفانه و اخلاقی است. سوگیری ها می توانند از مراحل مختلف خط لوله یادگیری ماشین، از جمله جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل، و استقرار ایجاد شوند. تشخیص سوگیری ها شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، دانش حوزه و تفکر انتقادی است. در این پاسخ ما
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
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
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
هدف از تفکیک داده ها به مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی در یادگیری عمیق چیست؟
هدف از جداسازی داده ها به مجموعه داده های آموزشی و آزمایشی در یادگیری عمیق، ارزیابی عملکرد و توانایی تعمیم یک مدل آموزش دیده است. این عمل برای ارزیابی اینکه مدل چقدر میتواند روی دادههای دیده نشده پیشبینی کند و جلوگیری از برازش بیش از حد، که زمانی اتفاق میافتد که یک مدل بیش از حد تخصصی شود، ضروری است.
چگونه تکه ای از داده ها را به عنوان مجموعه خارج از نمونه برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی جدا کنیم؟
برای انجام تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق مانند شبکههای عصبی مکرر (RNN)، جداسازی تکهای از دادهها به عنوان مجموعه خارج از نمونه ضروری است. این مجموعه خارج از نمونه برای ارزیابی عملکرد و توانایی تعمیم مدل آموزشدیده بر روی دادههای دیده نشده بسیار مهم است. در این رشته تحصیلی، به طور خاص تمرکز
اهمیت آموزش مدل بر روی یک مجموعه داده و ارزیابی عملکرد آن بر روی تصاویر خارجی برای پیشبینی دقیق روی دادههای جدید و نادیده چیست؟
آموزش یک مدل بر روی یک مجموعه داده و ارزیابی عملکرد آن بر روی تصاویر خارجی در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و کراس، بسیار حائز اهمیت است. این رویکرد نقش مهمی در حصول اطمینان از اینکه مدل میتواند پیشبینیهای دقیقی بر روی دادههای جدید و دیده نشده انجام دهد، ایفا میکند. توسط
چگونه داده های آموزشی خود را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی جدا کنیم؟ چرا این مرحله مهم است؟
برای آموزش موثر یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) برای شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها، جداسازی داده های آموزشی به مجموعه های آموزشی و آزمایشی بسیار مهم است. این مرحله که به تقسیم داده ها معروف است، نقش مهمی در توسعه یک مدل قوی و قابل اعتماد دارد. در این پاسخ توضیح مفصلی در مورد نحوه انجام آن ارائه خواهم داد
چگونه می توان عملکرد مدل آموزش دیده را در طول آزمایش ارزیابی کرد؟
ارزیابی عملکرد یک مدل آموزش دیده در طول آزمایش، گامی مهم در ارزیابی اثربخشی و قابلیت اطمینان مدل است. در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق با TensorFlow، چندین تکنیک و معیار وجود دارد که می تواند برای ارزیابی عملکرد یک مدل آموزش دیده در طول آزمایش استفاده شود. اینها
چگونه می توان دقت یک مدل آموزش دیده را با استفاده از مجموعه داده آزمایشی در TensorFlow ارزیابی کرد؟
برای ارزیابی دقت یک مدل آموزش دیده با استفاده از مجموعه داده آزمایشی در TensorFlow، چندین مرحله باید دنبال شود. این فرآیند شامل بارگذاری مدل آموزش دیده، آماده سازی داده های تست و محاسبه متریک دقت است. ابتدا، مدل آموزش دیده باید در محیط TensorFlow بارگذاری شود. این را می توان با استفاده از