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 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 می توان از TensorBoard به صورت آنلاین استفاده کرد؟
بله، می توان از TensorBoard به صورت آنلاین برای تجسم مدل های یادگیری ماشین استفاده کرد. TensorBoard یک ابزار تجسم قدرتمند است که با TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب که توسط گوگل توسعه یافته است، ارائه می شود. این به شما امکان میدهد تا جنبههای مختلف مدلهای یادگیری ماشین خود، مانند نمودارهای مدل، معیارهای آموزشی، و جاسازیها را ردیابی و تجسم کنید. با تجسم اینها
از کجا می توان مجموعه داده های Iris را که در مثال استفاده شده است پیدا کرد؟
برای یافتن مجموعه داده Iris استفاده شده در مثال، می توان از طریق مخزن یادگیری ماشین UCI به آن دسترسی داشت. مجموعه داده Iris یک مجموعه داده متداول در زمینه یادگیری ماشینی برای کارهای طبقه بندی است، به ویژه در زمینه های آموزشی به دلیل سادگی و اثربخشی آن در نشان دادن الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین. ماشین UCI
مدل ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده (GPT) چیست؟
یک ترانسفورماتور از پیش آموزشدیده مولد (GPT) نوعی مدل هوش مصنوعی است که از یادگیری بدون نظارت برای درک و تولید متنی شبیه انسان استفاده میکند. مدلهای GPT بر روی حجم وسیعی از دادههای متنی از قبل آموزش دیدهاند و میتوانند برای کارهای خاصی مانند تولید متن، ترجمه، خلاصهسازی و پاسخگویی به سؤال، بهخوبی تنظیم شوند. در زمینه یادگیری ماشین، به ویژه در داخل
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا پایتون برای یادگیری ماشین ضروری است؟
Python به دلیل سادگی، تطبیق پذیری و در دسترس بودن کتابخانه ها و چارچوب های متعددی که از وظایف ML پشتیبانی می کنند، یک زبان برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه یادگیری ماشین (ML) است. در حالی که استفاده از پایتون برای ML الزامی نیست، اما توسط بسیاری از پزشکان و محققان در این زمینه کاملاً توصیه و ترجیح داده می شود.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
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.
چند نمونه از یادگیری نیمه نظارتی چیست؟
یادگیری نیمه نظارتی یک الگوی یادگیری ماشینی است که بین یادگیری نظارت شده (جایی که همه داده ها برچسب گذاری می شوند) و یادگیری بدون نظارت (جایی که هیچ داده ای برچسب گذاری نمی شود) قرار می گیرد. در یادگیری نیمه نظارتی، الگوریتم از ترکیب مقدار کمی از داده های برچسب دار و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب یاد می گیرد. این رویکرد به ویژه هنگام به دست آوردن مفید است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه می توان فهمید که چه زمانی باید از آموزش تحت نظارت در مقابل آموزش بدون نظارت استفاده کرد؟
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اساسی از پارادایم های یادگیری ماشینی هستند که اهداف مجزایی را بر اساس ماهیت داده ها و اهداف کار در دست انجام می دهند. درک زمان استفاده از آموزش نظارت شده در مقابل آموزش بدون نظارت در طراحی مدل های یادگیری ماشین موثر بسیار مهم است. انتخاب بین این دو رویکرد بستگی دارد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
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