การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ประเภทใดบ้าง?
การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากเป็นการค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นพารามิเตอร์ที่ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูล แต่ตั้งค่าโดยผู้ใช้ก่อนที่จะฝึกโมเดล พวกเขาควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริทึมการเรียนรู้และสามารถทำได้อย่างมาก
ตัวอย่างการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์มีอะไรบ้าง
การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง มันเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ที่ตัวแบบไม่ได้เรียนรู้ แต่ตั้งค่าโดยผู้ใช้ก่อนการฝึก พารามิเตอร์เหล่านี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและพฤติกรรมของโมเดล และการค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุด
การเข้ารหัสแบบร้อนแรงคืออะไร?
การเข้ารหัสแบบร้อนแรงอย่างหนึ่งคือเทคนิคที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูลเพื่อแสดงตัวแปรหมวดหมู่เป็นเวกเตอร์ไบนารี มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับอัลกอริธึมที่ไม่สามารถจัดการข้อมูลเชิงหมวดหมู่ได้โดยตรง เช่น ตัวประมาณค่าแบบธรรมดาและแบบธรรมดา ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจแนวคิดของการเข้ารหัสแบบร้อนแรง วัตถุประสงค์ และ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, ตัวประมาณธรรมดาและเรียบง่าย
จะติดตั้ง TensorFlow ได้อย่างไร?
TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ในการติดตั้งคุณต้องติดตั้ง Python ก่อน โปรดทราบว่าคำสั่ง Python และ TensorFlow ที่เป็นแบบอย่างนั้นทำหน้าที่เป็นการอ้างอิงเชิงนามธรรมสำหรับตัวประมาณค่าแบบธรรมดาและแบบง่ายเท่านั้น คำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้เวอร์ชัน TensorFlow 2.x จะตามมาในเอกสารประกอบถัดไป ถ้าคุณชอบ
ถูกต้องหรือไม่ที่ชุดข้อมูลเริ่มต้นสามารถแยกออกเป็นสามชุดย่อยหลัก: ชุดการฝึกอบรม ชุดการตรวจสอบ (เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์) และชุดการทดสอบ (การตรวจสอบประสิทธิภาพของข้อมูลที่มองไม่เห็น)
ถูกต้องแล้วที่ชุดข้อมูลเริ่มต้นในการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งออกเป็นชุดย่อยหลักสามชุด ได้แก่ ชุดการฝึก ชุดการตรวจสอบ และชุดการทดสอบ ส่วนย่อยเหล่านี้ให้บริการตามวัตถุประสงค์เฉพาะในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง และมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและประเมินโมเดล ชุดการฝึกเป็นชุดย่อยที่ใหญ่ที่สุด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
พารามิเตอร์การปรับแต่ง ML และไฮเปอร์พารามิเตอร์เกี่ยวข้องกันอย่างไร
การปรับพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับพารามิเตอร์นั้นเฉพาะเจาะจงสำหรับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ และใช้เพื่อควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริธึมระหว่างการฝึก ในทางกลับกัน ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูล แต่ถูกตั้งค่าไว้ก่อนหน้า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
การทดสอบโมเดล ML กับข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ก่อนหน้านี้ในการฝึกโมเดลเป็นขั้นตอนการประเมินที่เหมาะสมในแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่
ขั้นตอนการประเมินในการเรียนรู้ของเครื่องเป็นขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบแบบจำลองกับข้อมูลเพื่อประเมินประสิทธิภาพและประสิทธิผล เมื่อประเมินแบบจำลอง โดยทั่วไปแนะนำให้ใช้ข้อมูลที่แบบจำลองไม่เคยเห็นในระหว่างขั้นตอนการฝึก ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลการประเมินที่เป็นกลางและเชื่อถือได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) หรือไม่
การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นหรือที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทเชิงลึก เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น เพื่อให้สามารถใช้งานเครือข่ายเหล่านี้ได้
ถูกต้องหรือไม่ที่จะเรียกกระบวนการอัปเดตพารามิเตอร์ w และ b เป็นขั้นตอนการฝึกอบรมของการเรียนรู้ของเครื่อง?
ขั้นตอนการฝึกอบรมในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงกระบวนการอัปเดตพารามิเตอร์ โดยเฉพาะน้ำหนัก (w) และอคติ (b) ของแบบจำลองในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม พารามิเตอร์เหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นตัวกำหนดพฤติกรรมและประสิทธิผลของแบบจำลองในการคาดการณ์ ดังนั้นจึงถูกต้องที่จะกล่าว
เฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น แทนที่การเข้ารหัสด้วยการกำหนดค่า) หรือไม่
กรอบงาน Google TensorFlow ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถแทนที่การเขียนโค้ดด้วยการกำหนดค่าได้ ฟีเจอร์นี้มอบข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของประสิทธิภาพการทำงานและความสะดวกในการใช้งาน เนื่องจากช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หนึ่ง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า