آیا یادگیری ساختاری عصبی (NSL) در مورد بسیاری از تصاویر گربه ها و سگ ها اعمال می شود، تصاویر جدیدی را بر اساس تصاویر موجود ایجاد می کند؟
Neural Structured Learning (NSL) یک چارچوب یادگیری ماشینی است که توسط Google توسعه یافته است که امکان آموزش شبکه های عصبی را با استفاده از سیگنال های ساخت یافته علاوه بر ورودی های ویژگی استاندارد فراهم می کند. این چارچوب به ویژه در سناریوهایی مفید است که داده ها دارای ساختار ذاتی هستند که می تواند برای بهبود عملکرد مدل مورد استفاده قرار گیرد. در چارچوب داشتن
آیا امکان استفاده مجدد از مجموعه های آموزشی به صورت تکراری وجود دارد و چه تاثیری بر عملکرد مدل آموزش دیده می گذارد؟
استفاده مجدد مکرر از مجموعههای آموزشی در یادگیری ماشینی یک روش رایج است که میتواند تأثیر قابلتوجهی بر عملکرد مدل آموزشدیده داشته باشد. با استفاده مکرر از داده های آموزشی مشابه، مدل می تواند از اشتباهات خود درس گرفته و قابلیت های پیش بینی خود را بهبود بخشد. با این حال، درک مزایا و معایب احتمالی آن ضروری است
اندازه دسته ای توصیه شده برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق چیست؟
اندازه دسته ای توصیه شده برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق به عوامل مختلفی مانند منابع محاسباتی موجود، پیچیدگی مدل و اندازه مجموعه داده بستگی دارد. به طور کلی، اندازه دسته ای یک فراپارامتر است که تعداد نمونه های پردازش شده را قبل از به روز رسانی پارامترهای مدل در طول آموزش تعیین می کند.
چرا معیار تلفات اعتبارسنجی هنگام ارزیابی عملکرد یک مدل مهم است؟
معیار کاهش اعتبار نقش مهمی در ارزیابی عملکرد یک مدل در زمینه یادگیری عمیق دارد. این بینشهای ارزشمندی را در مورد عملکرد خوب مدل بر روی دادههای دیده نشده ارائه میدهد و به محققان و متخصصان کمک میکند تا تصمیمگیری آگاهانه در مورد انتخاب مدل، تنظیم فراپارامتر و قابلیتهای تعمیم بگیرند. با نظارت بر از دست دادن اعتبار
هدف از مخلوط کردن مجموعه داده قبل از تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی چیست؟
به هم ریختن مجموعه داده قبل از تقسیم آن به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، یک هدف مهم در زمینه یادگیری ماشینی است، به ویژه در هنگام استفاده از الگوریتم K نزدیکترین همسایه خود. این فرآیند تضمین می کند که داده ها تصادفی هستند، که برای دستیابی به ارزیابی عملکرد مدل بی طرفانه و قابل اعتماد ضروری است. دلیل اصلی به هم زدن
ضریب تعیین (R-squared) در چارچوب مفروضات آزمون چه چیزی را اندازه می گیرد؟
ضریب تعیین، همچنین به عنوان R-squared شناخته می شود، یک اندازه گیری آماری است که در زمینه آزمون فرضیات در یادگیری ماشین استفاده می شود. این بینش های ارزشمندی را در مورد خوب بودن برازش یک مدل رگرسیون ارائه می دهد و به ارزیابی نسبت واریانس در متغیر وابسته که می تواند توسط متغیرهای مستقل توضیح داده شود، کمک می کند.
چرا انتخاب الگوریتم و پارامترهای مناسب در آموزش و تست رگرسیون مهم است؟
انتخاب الگوریتم و پارامترهای مناسب در آموزش و تست رگرسیون در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است. رگرسیون یک تکنیک یادگیری تحت نظارت است که برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود. به طور گسترده ای برای کارهای پیش بینی و پیش بینی استفاده می شود. این
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, آموزش و تست رگرسیون, بررسی امتحان
بر اساس مثلث ML Insights، سه فرض بالقوه که ممکن است هنگام بروز مشکل در عملکرد یک مدل برای یک کسب و کار نقض شوند، کدامند؟
مثلث ML Insights چارچوبی است که به شناسایی مفروضات بالقوه ای کمک می کند که در صورت وجود مشکل در عملکرد یک مدل برای یک کسب و کار، نقض شوند. این چارچوب، در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه TensorFlow Fundamentals و TensorFlow Extended (TFX)، بر تقاطع درک مدل و
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), درک مدل و واقعیت تجاری, بررسی امتحان
چرا نرمال سازی داده ها در مسائل رگرسیون مهم است و چگونه عملکرد مدل را بهبود می بخشد؟
نرمال سازی داده ها یک گام مهم در مشکلات رگرسیون است، زیرا نقش مهمی در بهبود عملکرد مدل ایفا می کند. در این زمینه، نرمالسازی به فرآیند مقیاسبندی ویژگیهای ورودی به یک محدوده ثابت اشاره دارد. با انجام این کار، اطمینان حاصل می کنیم که همه ویژگی ها دارای مقیاس های مشابه هستند، که از تسلط برخی ویژگی ها بر روی آنها جلوگیری می کند
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
- 1
- 2