چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
در حوزه یادگیری ماشینی، هایپرپارامترها نقش مهمی در تعیین عملکرد و رفتار یک الگوریتم دارند. فراپارامترها پارامترهایی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می شوند. آنها در طول آموزش یاد نمی گیرند. در عوض، آنها خود فرآیند یادگیری را کنترل می کنند. در مقابل، پارامترهای مدل در طول تمرین یاد می گیرند، مانند وزنه ها
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
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
آیا اندازه دسته، دوره و اندازه مجموعه همه فراپارامترها هستند؟
اندازه دسته، دوره و اندازه مجموعه در واقع جنبههای حیاتی در یادگیری ماشین هستند و معمولاً به عنوان فراپارامتر شناخته میشوند. برای درک این مفهوم، اجازه دهید هر اصطلاح را جداگانه بررسی کنیم. اندازه دسته ای: اندازه دسته یک فراپارامتر است که تعداد نمونه های پردازش شده را قبل از به روز رسانی وزن مدل در طول آموزش مشخص می کند. بازی می کند
چگونه پارامترهای تنظیم ML و هایپرپارامترها به یکدیگر مرتبط هستند؟
پارامترهای تنظیم و فراپارامترها مفاهیم مرتبط در زمینه یادگیری ماشین هستند. پارامترهای تنظیم برای یک الگوریتم یادگیری ماشین خاص هستند و برای کنترل رفتار الگوریتم در طول آموزش استفاده می شوند. از طرف دیگر، هایپرپارامترها پارامترهایی هستند که از داده ها یاد نمی گیرند اما قبل از آن تنظیم می شوند
هایپرپارامترها چیست؟
فراپارامترها نقش مهمی در زمینه یادگیری ماشین دارند، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل. برای درک فراپارامترها، مهم است که ابتدا مفهوم یادگیری ماشین را درک کنیم. یادگیری ماشینی زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز میکند که میتوانند از دادهها یاد بگیرند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
الگوریتم تقویت گرادیان چیست؟
مدلهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning، شامل استفاده از الگوریتمهای مختلف برای بهینهسازی فرآیند یادگیری و بهبود دقت پیشبینیها است. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم تقویت گرادیان است. Gradient Boosting یک روش یادگیری گروهی قدرتمند است که چندین یادگیرنده ضعیف مانند
چرا برای دستیابی به دقت بالاتر، لازم است عمیقتر در عملکرد درونی الگوریتمهای یادگیری ماشین کاوش کنیم؟
برای دستیابی به دقت بالاتر در الگوریتمهای یادگیری ماشینی، لازم است عمیقتر در عملکرد درونی آنها کاوش کنیم. این امر به ویژه در زمینه یادگیری عمیق صادق است، جایی که شبکه های عصبی پیچیده برای انجام وظایفی مانند بازی کردن آموزش می بینند. با درک مکانیسمها و اصول این الگوریتمها، میتوانیم آگاه شویم
سه اصطلاحی که برای استفاده از AI Platform Optimizer باید درک شوند چیست؟
برای استفاده مؤثر از AI Platform Optimizer در پلتفرم Google Cloud AI، درک سه اصطلاح کلیدی ضروری است: مطالعه، آزمایش و اندازهگیری. این اصطلاحات پایه و اساس درک و استفاده از قابلیتهای بهینهساز پلتفرم هوش مصنوعی را تشکیل میدهند. اولاً، یک مطالعه به مجموعهای از آزمایشهای هماهنگ با هدف بهینهسازی الف اشاره دارد
چگونه می توان از AI Platform Optimizer برای بهینه سازی سیستم های یادگیری غیر ماشینی استفاده کرد؟
AI Platform Optimizer یک ابزار قدرتمند ارائه شده توسط Google Cloud است که می تواند برای بهینه سازی سیستم های یادگیری غیر ماشینی استفاده شود. در حالی که اساساً برای بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین طراحی شده است، میتوان از آن برای افزایش عملکرد سیستمهای غیرML با استفاده از تکنیکهای بهینهسازی نیز استفاده کرد. برای درک نحوه استفاده از بهینه ساز پلتفرم هوش مصنوعی در
اگر تصاویر دارای برچسب اشتباه یا سایر مسائل مربوط به عملکرد مدل خود را شناسایی کنید، چه کاری می توانید انجام دهید؟
هنگام کار با مدلهای یادگیری ماشین، مواجهه با تصاویر دارای برچسب اشتباه یا سایر مشکلات عملکرد مدل غیر معمول نیست. این مسائل می تواند به دلایل مختلفی مانند خطای انسانی در برچسب گذاری داده ها، سوگیری در داده های آموزشی یا محدودیت های خود مدل ایجاد شود. با این حال، پرداختن به این موارد مهم است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پیشرفت در یادگیری ماشین, AutoML Vision - قسمت 2, بررسی امتحان
- 1
- 2