ถูกต้องหรือไม่ที่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ต้องการการประเมินน้อยลง ซึ่งหมายความว่าเศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินสามารถลดลงได้เมื่อขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ขนาดของชุดข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการประเมิน ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดชุดข้อมูลและข้อกำหนดในการประเมินมีความซับซ้อนและขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วเป็นเรื่องจริงที่เมื่อขนาดชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น เศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินก็สามารถเป็นได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ความสามารถในการควบคุมจำนวนเลเยอร์และโหนดภายในแต่ละเลเยอร์ถือเป็นลักษณะพื้นฐานของการปรับแต่งสถาปัตยกรรมโมเดล เมื่อทำงานกับ DNN ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning อาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่จะมีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
อัลกอริธึม ML ใดที่เหมาะกับการฝึกโมเดลเพื่อเปรียบเทียบเอกสารข้อมูล
อัลกอริธึมหนึ่งที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการฝึกแบบจำลองสำหรับการเปรียบเทียบเอกสารข้อมูลคืออัลกอริธึมความคล้ายคลึงโคไซน์ ความคล้ายคลึงโคไซน์คือการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างเวกเตอร์ที่ไม่เป็นศูนย์สองตัวของปริภูมิผลคูณภายในที่ใช้วัดโคไซน์ของมุมระหว่างเวกเตอร์เหล่านั้น ในบริบทของการเปรียบเทียบเอกสารจะใช้ในการกำหนด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญในการโหลดและฝึกอบรมชุดข้อมูล Iris ระหว่างเวอร์ชัน Tensorflow 1 และ Tensorflow 2
โค้ดต้นฉบับที่ให้ไว้เพื่อโหลดและฝึกชุดข้อมูลม่านตาได้รับการออกแบบสำหรับ TensorFlow 1 และอาจไม่ทำงานกับ TensorFlow 2 ความคลาดเคลื่อนนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงและการอัปเดตบางอย่างที่นำมาใช้ใน TensorFlow เวอร์ชันใหม่นี้ ซึ่งจะกล่าวถึงในรายละเอียดอย่างไรในภายหลัง หัวข้อที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับ TensorFlow
จะโหลดชุดข้อมูล TensorFlow ใน Jupyter ใน Python และใช้เพื่อแสดงตัวประมาณค่าได้อย่างไร
TensorFlow Datasets (TFDS) คือชุดข้อมูลที่พร้อมใช้งานกับ TensorFlow ซึ่งเป็นวิธีที่สะดวกในการเข้าถึงและจัดการชุดข้อมูลต่างๆ สำหรับงาน Machine Learning ในทางกลับกัน ตัวประมาณคือ TensorFlow API ระดับสูงที่ทำให้กระบวนการสร้างโมเดล Machine Learning ง่ายขึ้น หากต้องการโหลดชุดข้อมูล TensorFlow ใน Jupyter โดยใช้ Python และสาธิต
TensorFlow และ TensorBoard แตกต่างกันอย่างไร
TensorFlow และ TensorBoard ต่างก็เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะสำหรับการพัฒนาโมเดลและการแสดงภาพ แม้ว่าจะเกี่ยวข้องกันและมักใช้ร่วมกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างทั้งสอง TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google มีชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมและ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, TensorBoard สำหรับการสร้างภาพแบบจำลอง
จะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลนั้นถูกติดตั้งมากเกินไป?
หากต้องการทราบว่าโมเดลมีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่ เราต้องเข้าใจแนวคิดของการปรับเปลี่ยนมากเกินไปและผลกระทบของโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่อง การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ปรากฏการณ์นี้เป็นอันตรายต่อความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดี
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
ความสามารถในการปรับขนาดของอัลกอริธึมการเรียนรู้การฝึกอบรมคืออะไร?
ความสามารถในการปรับขนาดของอัลกอริธึมการเรียนรู้การฝึกอบรมเป็นสิ่งสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ หมายถึงความสามารถของระบบการเรียนรู้ของเครื่องในการจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับโมเดลที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ
จะสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างไร
กระบวนการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ตามข้อมูลที่มองไม่เห็นนั้นเกี่ยวข้องกับขั้นตอนและการพิจารณาหลายขั้นตอน เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลที่มองไม่เห็น และวิธีการนำไปใช้ในงานแมชชีนเลิร์นนิง เรามาอธิบายแนวทางอัลกอริทึมในการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ตาม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ
การสร้างอัลกอริทึมที่เรียนรู้จากข้อมูล คาดการณ์ และตัดสินใจหมายความว่าอย่างไร
การสร้างอัลกอริธึมที่เรียนรู้ตามข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และตัดสินใจถือเป็นหัวใจสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูล และช่วยให้โมเดลสามารถสรุปรูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้อย่างแม่นยำเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น ในบริบทของ Google Cloud Machine
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ