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 بفهمیم کدام الگوریتم به داده بیشتری نسبت به دیگری نیاز دارد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، مقدار داده های مورد نیاز الگوریتم های مختلف بسته به پیچیدگی، قابلیت های تعمیم و ماهیت مسئله در حال حل می تواند متفاوت باشد. تعیین اینکه کدام الگوریتم به داده های بیشتری نسبت به الگوریتم دیگری نیاز دارد، می تواند یک عامل مهم در طراحی یک سیستم یادگیری ماشینی موثر باشد. بیایید عوامل مختلفی را بررسی کنیم که
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا تقسیم داده های معمولاً توصیه شده بین آموزش و ارزیابی به ترتیب نزدیک به 80٪ تا 20٪ است؟
تقسیم معمول بین آموزش و ارزیابی در مدلهای یادگیری ماشینی ثابت نیست و بسته به عوامل مختلف میتواند متفاوت باشد. با این حال، به طور کلی توصیه می شود که بخش قابل توجهی از داده ها را برای آموزش اختصاص دهید، معمولاً حدود 70-80٪، و قسمت باقی مانده را برای ارزیابی، که حدود 20-30٪ خواهد بود، رزرو کنید. این تقسیم آن را تضمین می کند
آیا استفاده از داده های دیگر برای آموزش و ارزیابی مدل ضروری است؟
در زمینه یادگیری ماشین، استفاده از داده های اضافی برای آموزش و ارزیابی مدل ها در واقع ضروری است. در حالی که آموزش و ارزیابی مدل ها با استفاده از یک مجموعه داده امکان پذیر است، گنجاندن سایر داده ها می تواند عملکرد و قابلیت های تعمیم مدل را تا حد زیادی افزایش دهد. این امر به ویژه در مورد صادق است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، اندازه مجموعه داده نقش مهمی در فرآیند ارزیابی دارد. رابطه بین اندازه مجموعه داده و الزامات ارزیابی پیچیده است و به عوامل مختلفی بستگی دارد. با این حال، به طور کلی درست است که با افزایش اندازه مجموعه داده، کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی می تواند باشد
مجموعه داده های تست چیست؟
مجموعه دادههای آزمایشی، در زمینه یادگیری ماشین، زیرمجموعهای از دادهها است که برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری ماشین آموزشدیده استفاده میشود. از مجموعه داده های آموزشی که برای آموزش مدل استفاده می شود، متمایز است. هدف مجموعه دادههای آزمون، ارزیابی میزان خوبی است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چرا تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و اعتبار سنجی مهم است؟ چه مقدار داده معمولاً برای اعتبار سنجی اختصاص داده می شود؟
تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و اعتبار سنجی یک گام مهم در آموزش شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای وظایف یادگیری عمیق است. این فرآیند به ما اجازه می دهد تا عملکرد و توانایی تعمیم مدل خود را ارزیابی کنیم و همچنین از برازش بیش از حد جلوگیری کنیم. در این زمینه، تخصیص بخش معینی از آن معمول است
چرا انتخاب یک نرخ یادگیری مناسب مهم است؟
انتخاب نرخ یادگیری مناسب در زمینه یادگیری عمیق از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا به طور مستقیم بر فرآیند آموزش و عملکرد کلی مدل شبکه عصبی تأثیر می گذارد. نرخ یادگیری اندازه مرحله ای را که مدل پارامترهای خود را در مرحله آموزش به روز می کند، تعیین می کند. نرخ یادگیری به خوبی انتخاب شده می تواند منجر شود
چرا هنگام کار با مجموعه داده MNIST در یادگیری عمیق، به هم ریختن داده ها مهم است؟
هنگام کار با مجموعه داده MNIST در یادگیری عمیق، مخلوط کردن داده ها یک مرحله ضروری است. مجموعه داده MNIST یک مجموعه داده معیار پرکاربرد در زمینه بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین است. این شامل مجموعه بزرگی از تصاویر رقمی دستنویس است که برچسبهای مربوطه را نشان میدهد که رقم نمایش داده شده در هر تصویر را نشان میدهد. را
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.