چگونه می توان سوگیری ها را در یادگیری ماشین تشخیص داد و چگونه می توان از این سوگیری ها جلوگیری کرد؟
تشخیص سوگیری ها در مدل های یادگیری ماشینی یک جنبه حیاتی برای اطمینان از سیستم های هوش مصنوعی منصفانه و اخلاقی است. سوگیری ها می توانند از مراحل مختلف خط لوله یادگیری ماشین، از جمله جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل، و استقرار ایجاد شوند. تشخیص سوگیری ها شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، دانش حوزه و تفکر انتقادی است. در این پاسخ ما
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا می توان یک مدل پیش بینی بر اساس داده های بسیار متغیر ساخت؟ آیا دقت مدل با مقدار داده های ارائه شده تعیین می شود؟
ساخت یک مدل پیشبینی مبتنی بر دادههای بسیار متغیر در واقع در زمینه هوش مصنوعی (AI)، بهویژه در حوزه یادگیری ماشینی امکانپذیر است. با این حال، دقت چنین مدلی صرفاً با مقدار داده های ارائه شده تعیین نمی شود. در این پاسخ به بررسی دلایل پشت این بیانیه و
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
آموزش مدلهای یادگیری ماشین بر روی مجموعه دادههای بزرگ یک عمل رایج در زمینه هوش مصنوعی است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که اندازه مجموعه داده میتواند چالشها و سکسکههای بالقوه را در طول فرآیند آموزش ایجاد کند. اجازه دهید در مورد امکان آموزش مدلهای یادگیری ماشینی روی مجموعه دادههای بزرگ و دلخواه بحث کنیم
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پیشرفت در یادگیری ماشین, GCP BigQuery و مجموعه داده های باز
الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند یاد بگیرند که داده های جدید و نادیده را پیش بینی یا طبقه بندی کنند. طراحی مدل های پیش بینی داده های بدون برچسب شامل چه چیزی است؟
طراحی مدلهای پیشبینی برای دادههای بدون برچسب در یادگیری ماشینی شامل چندین مرحله و ملاحظات کلیدی است. داده های بدون برچسب به داده هایی اطلاق می شود که برچسب ها یا دسته های هدف از پیش تعریف شده ندارند. هدف توسعه مدلهایی است که میتوانند دادههای جدید و نادیده را بر اساس الگوها و روابط آموختهشده از موجود بهطور دقیق پیشبینی یا طبقهبندی کنند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه می توانیم داده ها را به فرمت شناور برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنیم؟
تبدیل داده ها به فرمت شناور برای تجزیه و تحلیل، گامی مهم در بسیاری از وظایف تجزیه و تحلیل داده ها، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. Float، مخفف floating-point، نوع داده ای است که اعداد واقعی را با یک قسمت کسری نشان می دهد. این امکان نمایش دقیق اعداد اعشاری را فراهم می کند و معمولاً استفاده می شود
چگونه می توانیم از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق جلوگیری کنیم؟
جلوگیری از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق برای اطمینان از یکپارچگی و دقت عملکرد مدل بسیار مهم است. تقلب ناخواسته زمانی رخ می دهد که مدل به طور ناخواسته یاد بگیرد که از سوگیری ها یا مصنوعات موجود در داده های آموزشی استفاده کند که منجر به نتایج گمراه کننده می شود. برای رفع این مشکل می توان از چندین استراتژی برای کاهش آن استفاده کرد
چگونه داده های آموزشی را برای CNN آماده کنیم؟ مراحل مربوطه را توضیح دهید.
آماده سازی داده های آموزشی برای یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) شامل چندین مرحله مهم برای اطمینان از عملکرد بهینه مدل و پیش بینی های دقیق است. این فرآیند بسیار مهم است زیرا کیفیت و کمیت دادههای آموزشی تا حد زیادی بر توانایی CNN برای یادگیری و تعمیم الگوها تأثیر میگذارد. در این پاسخ، مراحل مربوط به آن را بررسی خواهیم کرد
چرا نظارت بر شکل داده های ورودی در مراحل مختلف در طول آموزش CNN مهم است؟
نظارت بر شکل داده های ورودی در مراحل مختلف در طول آموزش شبکه عصبی کانولوشن (CNN) به دلایل متعددی از اهمیت بالایی برخوردار است. این به ما امکان می دهد از پردازش صحیح داده ها اطمینان حاصل کنیم، به تشخیص مشکلات احتمالی کمک می کند و به تصمیم گیری آگاهانه برای بهبود عملکرد شبکه کمک می کند. که در
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch, شبکه عصبی کانولوشن (CNN), Convnet آموزشی, بررسی امتحان
چرا پیش پردازش مجموعه داده قبل از آموزش CNN مهم است؟
پیش پردازش مجموعه داده قبل از آموزش یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) در زمینه هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. با انجام تکنیکهای مختلف پیشپردازش، میتوانیم کیفیت و اثربخشی مدل CNN را افزایش دهیم که منجر به بهبود دقت و عملکرد میشود. این توضیح جامع به دلایل مهم بودن پیش پردازش مجموعه داده می پردازد
چرا باید تصاویر را قبل از عبور از شبکه مسطح کنیم؟
صاف کردن تصاویر قبل از عبور آنها از طریق یک شبکه عصبی گامی مهم در پیش پردازش داده های تصویر است. این فرآیند شامل تبدیل یک تصویر دو بعدی به یک آرایه یک بعدی است. دلیل اصلی مسطح کردن تصاویر تبدیل داده های ورودی به قالبی است که به راحتی توسط عصبی قابل درک و پردازش باشد.