ความสามารถในการค้นหาขั้นสูงถือเป็นกรณีการใช้งานของ Machine Learning หรือไม่
ความสามารถในการค้นหาขั้นสูงถือเป็นกรณีการใช้งานที่โดดเด่นของ Machine Learning (ML) อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลเพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ในบริบทของความสามารถในการค้นหาขั้นสูง แมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาได้อย่างมากโดยให้ความเกี่ยวข้องและแม่นยำมากขึ้น
ขนาดแบทช์ ยุค และชุดข้อมูลมีขนาดไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั้งหมดหรือไม่
ขนาดแบทช์ ยุค และขนาดชุดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง และมักเรียกกันว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ เราจะมาเจาะลึกแต่ละคำศัพท์ทีละคำ ขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ประมวลผลก่อนที่น้ำหนักของแบบจำลองจะได้รับการอัปเดตระหว่างการฝึก มันเล่น
โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมแม้ว่าจะไม่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือไม่
โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแลในแมชชีนเลิร์นนิงไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกอบรม เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลโดยไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะไม่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่โมเดลยังคงต้องผ่านกระบวนการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล
การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ประเภทใดบ้าง?
การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากเป็นการค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นพารามิเตอร์ที่ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูล แต่ตั้งค่าโดยผู้ใช้ก่อนที่จะฝึกโมเดล พวกเขาควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริทึมการเรียนรู้และสามารถทำได้อย่างมาก
ตัวอย่างการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์มีอะไรบ้าง
การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง มันเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ที่ตัวแบบไม่ได้เรียนรู้ แต่ตั้งค่าโดยผู้ใช้ก่อนการฝึก พารามิเตอร์เหล่านี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและพฤติกรรมของโมเดล และการค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุด
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
อัลกอริธึม ML ใดที่เหมาะกับการฝึกโมเดลเพื่อเปรียบเทียบเอกสารข้อมูล
อัลกอริธึมหนึ่งที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการฝึกแบบจำลองสำหรับการเปรียบเทียบเอกสารข้อมูลคืออัลกอริธึมความคล้ายคลึงโคไซน์ ความคล้ายคลึงโคไซน์คือการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างเวกเตอร์ที่ไม่เป็นศูนย์สองตัวของปริภูมิผลคูณภายในที่ใช้วัดโคไซน์ของมุมระหว่างเวกเตอร์เหล่านั้น ในบริบทของการเปรียบเทียบเอกสารจะใช้ในการกำหนด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
โมเดลภาษาศาสตร์ขนาดใหญ่คืออะไร?
โมเดลทางภาษาขนาดใหญ่เป็นการพัฒนาที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และมีความโดดเด่นในการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการแปลภาษาด้วยเครื่อง โมเดลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาลและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง ในการตอบสนองนี้เรา
- 1
- 2