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
چگونه می توانید عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده را ارزیابی کنید؟
برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده، چندین معیار و تکنیک را می توان به کار گرفت. این روشهای ارزیابی به محققان و متخصصان این امکان را میدهد تا اثربخشی و دقت مدلهای خود را ارزیابی کنند و بینشهای ارزشمندی در مورد عملکرد و زمینههای بالقوه برای بهبود ارائه کنند. در این پاسخ، تکنیکهای مختلف ارزیابی را که معمولاً مورد استفاده قرار میگیرند، بررسی خواهیم کرد
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 یک CNN را با استفاده از TensorFlow آموزش و بهینه کرد و برخی از معیارهای ارزیابی رایج برای ارزیابی عملکرد آن چیست؟
آموزش و بهینه سازی یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) با استفاده از TensorFlow شامل چندین مرحله و تکنیک است. در این پاسخ، توضیح مفصلی از فرآیند ارائه خواهیم داد و برخی از معیارهای ارزیابی رایج مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد یک مدل CNN را مورد بحث قرار خواهیم داد. برای آموزش CNN با استفاده از TensorFlow، ابتدا باید معماری را تعریف کنیم
چگونه آزمایش کنیم که آیا SVM به درستی با داده ها در بهینه سازی SVM مطابقت دارد؟
برای آزمایش اینکه آیا یک ماشین بردار پشتیبان (SVM) به درستی با داده ها در بهینه سازی SVM مطابقت دارد، چندین تکنیک ارزیابی را می توان به کار گرفت. هدف این تکنیکها ارزیابی عملکرد و توانایی تعمیم مدل SVM، حصول اطمینان از اینکه به طور موثر از دادههای آموزشی یاد میگیرد و پیشبینیهای دقیقی در مورد نمونههای دیده نشده انجام میدهد. در این پاسخ،
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, دستگاه بردار پشتیبانی, بهینه سازی SVM, بررسی امتحان
چگونه می توان از R-squared برای ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین در پایتون استفاده کرد؟
R-squared، همچنین به عنوان ضریب تعیین شناخته می شود، یک معیار آماری است که برای ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین در پایتون استفاده می شود. این نشان می دهد که چگونه پیش بینی های مدل با داده های مشاهده شده مطابقت دارد. این معیار به طور گسترده در تحلیل رگرسیون برای ارزیابی خوب بودن برازش یک مدل استفاده می شود. به
هدف از برازش طبقه بندی کننده در آموزش و تست رگرسیون چیست؟
برازش یک طبقهبندی کننده در آموزش و آزمایش رگرسیون، یک هدف مهم در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. هدف اصلی رگرسیون پیشبینی مقادیر عددی پیوسته بر اساس ویژگیهای ورودی است. با این حال، سناریوهایی وجود دارد که در آنها به جای پیشبینی مقادیر پیوسته، باید دادهها را در دستههای مجزا طبقهبندی کنیم.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, آموزش و تست رگرسیون, بررسی امتحان
هدف مولفه Evaluator در TFX چیست؟
مؤلفه Evaluator در TFX که مخفف TensorFlow Extended است، نقش مهمی در خط لوله یادگیری ماشین کلی بازی می کند. هدف آن ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین و ارائه بینش های ارزشمند در مورد اثربخشی آنها است. با مقایسه پیشبینیهای انجامشده توسط مدلها با برچسبهای حقیقت زمین، مؤلفه Evaluator را قادر میسازد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), پردازش و اجزای توزیع شده, بررسی امتحان
AutoML Natural Language چه معیارهای ارزیابی را برای ارزیابی عملکرد یک مدل آموزش دیده ارائه می دهد؟
AutoML Natural Language، یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud Machine Learning، معیارهای ارزیابی مختلفی را برای ارزیابی عملکرد یک مدل آموزش دیده در زمینه طبقه بندی متن سفارشی ارائه می دهد. این معیارهای ارزیابی در تعیین اثربخشی و دقت مدل ضروری هستند و کاربران را قادر می سازند تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد مدل خود بگیرند.
برگه Analyze چه اطلاعاتی را در جداول AutoML ارائه می دهد؟
برگه Analyze در جداول AutoML اطلاعات و بینش های مهم مختلفی را در مورد مدل یادگیری ماشین آموزش دیده ارائه می دهد. مجموعه ای جامع از ابزارها و تجسم ها را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد عملکرد مدل را درک کنند، اثربخشی آن را ارزیابی کنند و بینش های ارزشمندی در مورد داده های اساسی به دست آورند. یکی از اطلاعات کلیدی موجود در
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, تخصص در یادگیری ماشین, جداول خودکار, بررسی امتحان
- 1
- 2