انواع تنظیم هایپرپارامتر چیست؟
تنظیم فراپارامتر یک مرحله مهم در فرآیند یادگیری ماشینی است زیرا شامل یافتن مقادیر بهینه برای فراپارامترهای یک مدل است. هایپرپارامترها پارامترهایی هستند که از داده ها یاد نمی گیرند، بلکه قبل از آموزش مدل توسط کاربر تنظیم می شوند. آنها رفتار الگوریتم یادگیری را کنترل می کنند و می توانند به طور قابل توجهی
چند نمونه از تنظیم هایپرپارامتر چیست؟
تنظیم فراپارامتر گامی مهم در فرآیند ساخت و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشینی است. این شامل تنظیم پارامترهایی است که توسط خود مدل یاد نمیشود، بلکه توسط کاربر قبل از آموزش تنظیم میشود. این پارامترها به طور قابل توجهی بر عملکرد و رفتار مدل و یافتن مقادیر بهینه تأثیر میگذارند
یک کدگذاری داغ چیست؟
یک کدگذاری داغ تکنیکی است که در یادگیری ماشین و پردازش داده برای نمایش متغیرهای طبقهبندی به عنوان بردارهای باینری استفاده میشود. به ویژه هنگام کار با الگوریتمهایی که نمیتوانند مستقیماً دادههای طبقهبندی را مدیریت کنند، مانند برآوردگرهای ساده و ساده، مفید است. در این پاسخ، مفهوم یک رمزگذاری داغ، هدف آن و
چگونه TensorFlow را نصب کنیم؟
TensorFlow یک کتابخانه منبع باز محبوب برای یادگیری ماشین است. برای نصب آن ابتدا باید پایتون را نصب کنید. لطفاً توجه داشته باشید که دستورالعملهای مثالی پایتون و تنسورفلو فقط به عنوان یک مرجع انتزاعی برای برآوردگرهای ساده و ساده عمل میکنند. دستورالعمل های دقیق در مورد استفاده از نسخه TensorFlow 2.x در مطالب بعدی دنبال خواهد شد. اکر دوست داشته باشید
آیا درست است که مجموعه داده اولیه را می توان به سه زیر مجموعه اصلی تقسیم کرد: مجموعه آموزشی، مجموعه اعتبار سنجی (برای تنظیم دقیق پارامترها) و مجموعه آزمایش (بررسی عملکرد در داده های دیده نشده)؟
در واقع درست است که مجموعه داده اولیه در یادگیری ماشینی را می توان به سه زیر مجموعه اصلی تقسیم کرد: مجموعه آموزشی، مجموعه اعتبار سنجی و مجموعه تست. این زیرمجموعه ها اهداف خاصی را در گردش کار یادگیری ماشین انجام می دهند و نقش مهمی در توسعه و ارزیابی مدل ها دارند. مجموعه آموزشی بزرگترین زیر مجموعه است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, اولین قدمها در یادگیری ماشین, 7 مرحله یادگیری ماشین
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
آیا آزمایش یک مدل ML در برابر دادههایی که قبلاً میتوانست در آموزش مدل استفاده شده باشد، مرحله ارزیابی مناسبی در یادگیری ماشین است؟
مرحله ارزیابی در یادگیری ماشین یک مرحله مهم است که شامل آزمایش مدل در برابر داده ها برای ارزیابی عملکرد و اثربخشی آن است. هنگام ارزیابی یک مدل، به طور کلی توصیه می شود از داده هایی استفاده شود که توسط مدل در مرحله آموزش دیده نشده است. این به اطمینان از نتایج ارزیابی بی طرفانه و قابل اعتماد کمک می کند.
آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
یادگیری عمیق را در واقع می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر یک شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد. یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد تمرکز دارد که به عنوان شبکه های عصبی عمیق نیز شناخته می شود. این شبکه ها برای یادگیری نمایش سلسله مراتبی داده ها طراحی شده اند و آنها را قادر می سازند
آیا صحیح است که فرآیند به روز رسانی پارامترهای w و b را مرحله آموزشی یادگیری ماشین نامید؟
یک مرحله آموزشی در زمینه یادگیری ماشینی به فرآیند به روز رسانی پارامترها، به ویژه وزن (w) و سوگیری (b) یک مدل در طول مرحله آموزش اشاره دارد. این پارامترها بسیار مهم هستند زیرا رفتار و اثربخشی مدل را در پیشبینی تعیین میکنند. بنابراین، بیان آن واقعاً صحیح است
آیا چارچوب TensorFlow Google قادر به افزایش سطح انتزاع در توسعه مدلهای یادگیری ماشینی است (مثلاً با جایگزینی کدگذاری با پیکربندی)؟
چارچوب Google TensorFlow در واقع توسعه دهندگان را قادر می سازد تا سطح انتزاع را در توسعه مدل های یادگیری ماشین افزایش دهند و امکان جایگزینی کدگذاری با پیکربندی را فراهم کنند. این ویژگی مزیت قابل توجهی را از نظر بهره وری و سهولت استفاده فراهم می کند، زیرا فرآیند ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. یکی
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, اولین قدمها در یادگیری ماشین, شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها