آیا قابلیتهای جستجوی پیشرفته مورد استفاده یادگیری ماشین هستند؟
قابلیتهای جستجوی پیشرفته در واقع یک مورد استفاده برجسته از یادگیری ماشینی (ML) است. الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و روابط درون دادهها برای پیشبینی یا تصمیمگیری بدون برنامهریزی صریح طراحی شدهاند. در زمینه قابلیتهای جستجوی پیشرفته، یادگیری ماشینی میتواند تجربه جستجو را با ارائه مرتبطتر و دقیقتر به طور قابل توجهی افزایش دهد.
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
آیا یک مدل بدون نظارت نیاز به آموزش دارد، اگرچه داده های برچسب دار ندارد؟
یک مدل بدون نظارت در یادگیری ماشینی به داده های برچسب دار برای آموزش نیاز ندارد زیرا هدف آن یافتن الگوها و روابط درون داده ها بدون برچسب های از پیش تعریف شده است. اگرچه یادگیری بدون نظارت مستلزم استفاده از دادههای برچسبگذاریشده نیست، مدل هنوز باید تحت یک فرآیند آموزشی قرار گیرد تا ساختار زیربنایی دادهها را بیاموزد.
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
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.
کدام الگوریتم ML برای آموزش مدل برای مقایسه اسناد داده ها مناسب است؟
یکی از الگوریتمهایی که برای آموزش مدلی برای مقایسه اسناد دادهها مناسب است، الگوریتم شباهت کسینوس است. تشابه کسینوس معیاری برای تشابه بین دو بردار غیر صفر از فضای حاصلضرب داخلی است که کسینوس زاویه بین آنها را اندازه گیری می کند. در زمینه مقایسه اسناد از آن برای تعیین استفاده می شود
مدل های بزرگ زبانی چیست؟
مدلهای زبانی بزرگ پیشرفت قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستند و در کاربردهای مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی برجسته شدهاند. این مدلها برای درک و تولید متنهای انسانمانند با استفاده از حجم وسیعی از دادههای آموزشی و تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین طراحی شدهاند. در این پاسخ ما
- 1
- 2