رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
رابطه بین تعداد دورهها در یک مدل یادگیری ماشین و دقت پیشبینی جنبه مهمی است که به طور قابلتوجهی بر عملکرد و توانایی تعمیم مدل تأثیر میگذارد. یک دوره به یک گذر کامل از کل مجموعه داده آموزشی اشاره دارد. درک اینکه چگونه تعداد دوره ها بر دقت پیش بینی تأثیر می گذارد ضروری است
هدف از استفاده از دوره ها در یادگیری عمیق چیست؟
هدف از استفاده از دورهها در یادگیری عمیق، آموزش یک شبکه عصبی با ارائه مکرر دادههای آموزشی به مدل است. یک دوره به عنوان یک عبور کامل از کل مجموعه داده آموزشی تعریف می شود. در طول هر دوره، مدل پارامترهای داخلی خود را بر اساس خطایی که در پیش بینی خروجی مرتکب می شود، به روز می کند.
تفاوت بین مدل های پایه، کوچک و بزرگتر از نظر معماری و عملکرد چه بود؟
تفاوت بین مدل های پایه، کوچک و بزرگتر از نظر معماری و عملکرد را می توان به تغییرات در تعداد لایه ها، واحدها و پارامترهای استفاده شده در هر مدل نسبت داد. به طور کلی، معماری یک مدل شبکه عصبی به سازماندهی و آرایش لایه های آن اشاره دارد، در حالی که عملکرد به چگونگی
از نظر عملکرد مدل، underfitting با overfitting چه تفاوتی دارد؟
عدم تناسب و برازش بیش از حد دو مشکل رایج در مدلهای یادگیری ماشینی هستند که میتوانند عملکرد آنها را به طور قابل توجهی تحت تأثیر قرار دهند. از نظر عملکرد مدل، عدم تناسب زمانی اتفاق میافتد که یک مدل برای ثبت الگوهای زیربنایی در دادهها بسیار ساده باشد و در نتیجه دقت پیشبینی ضعیفی دارد. از سوی دیگر، تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق می افتد که یک مدل بیش از حد پیچیده شود
مفهوم underfitting و اینکه چرا در مدل های یادگیری ماشین رخ می دهد را توضیح دهید.
عدم تناسب پدیده ای است که در مدل های یادگیری ماشین زمانی رخ می دهد که مدل نتواند الگوها و روابط اساسی موجود در داده ها را به تصویر بکشد. با بایاس بالا و واریانس کم مشخص می شود که در نتیجه مدلی بسیار ساده است که نمی تواند پیچیدگی داده ها را به طور دقیق نشان دهد. در این توضیح خواهیم گفت
انحرافات مشاهده شده در عملکرد مدل در داده های جدید و نادیده چه بوده است؟
عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی روی دادههای جدید و دیده نشده میتواند از عملکرد آن در دادههای آموزشی منحرف شود. این انحراف ها که به عنوان خطاهای تعمیم نیز شناخته می شوند، به دلیل عوامل متعددی در مدل و داده ها ایجاد می شوند. در زمینه AutoML Vision، یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud برای وظایف طبقه بندی تصاویر،