อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนยุคในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและความแม่นยำของการทำนายเป็นสิ่งสำคัญที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดล ยุคหมายถึงการส่งผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดเพียงครั้งเดียว การทำความเข้าใจว่าจำนวนยุคมีอิทธิพลต่อความแม่นยำในการทำนายอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มความเสี่ยงของการท่องจำที่นำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไปหรือไม่?
การเพิ่มจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นโครงข่ายประสาทเทียมอาจมีความเสี่ยงสูงต่อการท่องจำ และอาจนำไปสู่การมีหน่วยความจำมากเกินไป การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้รายละเอียดและสัญญาณรบกวนในข้อมูลการฝึกถึงขนาดที่ส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลที่มองไม่เห็น นี่เป็นปัญหาทั่วไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
การออกกลางคันคืออะไรและจะช่วยต่อสู้กับการเกินพอดีในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
การเลิกกลางคันเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะในโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อต่อสู้กับการทำงานมากเกินไป Overfitting เกิดขึ้นเมื่อโมเดลทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึก แต่ล้มเหลวในการสรุปข้อมูลที่มองไม่เห็น การเลิกกลางคันแก้ปัญหานี้โดยป้องกันการปรับตัวร่วมกันที่ซับซ้อนของเซลล์ประสาทในเครือข่าย บังคับให้พวกเขาเรียนรู้เพิ่มเติม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
การทำให้เป็นมาตรฐานจะช่วยแก้ปัญหาการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมากเกินไปได้อย่างไร
การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถแก้ไขปัญหาของการ overfitting ในแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ Overfitting เกิดขึ้นเมื่อตัวแบบเรียนรู้ข้อมูลการฝึกได้ดีเกินไป ถึงจุดที่มันเชี่ยวชาญมากเกินไปและล้มเหลวในการสรุปข้อมูลที่ดีที่มองไม่เห็น การทำให้เป็นมาตรฐานช่วยลดปัญหานี้โดยการเพิ่มระยะเวลาการลงโทษ
อะไรคือความแตกต่างระหว่างรุ่นพื้นฐาน รุ่นเล็ก และรุ่นที่ใหญ่กว่าในแง่ของสถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ
ความแตกต่างระหว่างโมเดลพื้นฐาน โมเดลขนาดเล็ก และโมเดลที่ใหญ่กว่าในแง่ของสถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพสามารถเกิดจากการเปลี่ยนแปลงของจำนวนเลเยอร์ หน่วย และพารามิเตอร์ที่ใช้ในแต่ละโมเดล โดยทั่วไปแล้ว สถาปัตยกรรมของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมหมายถึงการจัดองค์กรและการจัดเรียงเลเยอร์ ในขณะที่ประสิทธิภาพหมายถึงวิธีการ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
Underfitting แตกต่างจาก Overfitting ในแง่ของประสิทธิภาพของโมเดลอย่างไร
การทำงานน้อยเกินไปและมากเกินไปเป็นปัญหาทั่วไป XNUMX ประการในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานอย่างมาก ในแง่ของประสิทธิภาพของโมเดล ความไม่พอดีเกิดขึ้นเมื่อโมเดลง่ายเกินไปที่จะจับรูปแบบพื้นฐานในข้อมูล ส่งผลให้ความแม่นยำในการทำนายต่ำ ในทางกลับกัน การ overfitting เกิดขึ้นเมื่อโมเดลซับซ้อนเกินไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
การเรียนรู้ของเครื่องมากเกินไปคืออะไรและเหตุใดจึงเกิดขึ้น
การโอเวอร์ฟิตติ้งเป็นปัญหาที่พบบ่อยในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่โมเดลทำงานได้ดีมากกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปและเริ่มจดจำสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติในข้อมูลการฝึกอบรม แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐาน ใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ
อะไรคือความสำคัญของ ID คำในอาร์เรย์ที่เข้ารหัสแบบหลายฮอต และเกี่ยวข้องอย่างไรกับการมีหรือไม่มีคำในบทวิจารณ์
รหัสคำในอาร์เรย์เข้ารหัสแบบหลายฮอตมีความสำคัญอย่างมากในการแสดงถึงการมีอยู่หรือไม่มีคำในบทวิจารณ์ ในบริบทของงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการจำแนกข้อความ อาร์เรย์เข้ารหัสแบบหลายฮอตเป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปในการแสดงข้อมูลที่เป็นข้อความ ในรูปแบบการเข้ารหัสนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการเปลี่ยนบทวิจารณ์ภาพยนตร์เป็นอาร์เรย์เข้ารหัสแบบมัลติฮอตคืออะไร
การแปลงบทวิจารณ์ภาพยนตร์เป็นอาร์เรย์ที่เข้ารหัสแบบ multi-hot เป็นจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการแก้ปัญหาที่เกินพอดีและน้อยเกินไปในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อความบทวิจารณ์ภาพยนตร์เป็นการแสดงตัวเลขที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ประโยชน์ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการดำเนินการโดยใช้
การมองเห็น overfitting ในแง่ของการฝึกอบรมและการสูญเสียการตรวจสอบได้อย่างไร
การโอเวอร์ฟิตติ้งเป็นปัญหาทั่วไปในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงโมเดลที่สร้างขึ้นโดยใช้ TensorFlow เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปและเริ่มจดจำข้อมูลการฝึกอบรมแทนที่จะเรียนรู้รูปแบบพื้นฐาน สิ่งนี้นำไปสู่ลักษณะทั่วไปที่ไม่ดีและความแม่นยำในการฝึกอบรมสูง แต่ความแม่นยำในการตรวจสอบต่ำ ในแง่ของการฝึกอบรมและการสูญเสียการตรวจสอบ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
- 1
- 2