เราจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมหรือไม่ ความแม่นยำเป็นตัวบ่งชี้สำคัญหรือไม่ และต้องมากกว่า 90% หรือไม่
การพิจารณาว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนอย่างเหมาะสมหรือไม่นั้นเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาโมเดล แม้ว่าความแม่นยำจะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญ (หรือแม้แต่ตัวชี้วัดหลัก) ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง แต่ก็ไม่ใช่ตัวบ่งชี้เพียงอย่างเดียวของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี การได้รับความแม่นยำสูงกว่า 90% ไม่ใช่เรื่องสากล
การทดสอบโมเดล ML กับข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ก่อนหน้านี้ในการฝึกโมเดลเป็นขั้นตอนการประเมินที่เหมาะสมในแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่
ขั้นตอนการประเมินในการเรียนรู้ของเครื่องเป็นขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบแบบจำลองกับข้อมูลเพื่อประเมินประสิทธิภาพและประสิทธิผล เมื่อประเมินแบบจำลอง โดยทั่วไปแนะนำให้ใช้ข้อมูลที่แบบจำลองไม่เคยเห็นในระหว่างขั้นตอนการฝึก ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลการประเมินที่เป็นกลางและเชื่อถือได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
การอนุมานเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกโมเดลมากกว่าการทำนายหรือไม่
ในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning ข้อความว่า "การอนุมานเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมโมเดลมากกว่าการคาดการณ์" นั้นไม่ถูกต้องทั้งหมด การอนุมานและการทำนายเป็นขั้นตอนที่แตกต่างกันในไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง โดยแต่ละขั้นตอนมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันและเกิดขึ้นในจุดที่แตกต่างกันใน
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
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้ที่จะทำนายหรือจัดประเภทข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น การออกแบบแบบจำลองการคาดการณ์ของข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเกี่ยวข้องกับอะไร
การออกแบบแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญและข้อควรพิจารณาหลายประการ ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหมายถึงข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับหรือหมวดหมู่เป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เป้าหมายคือการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถทำนายหรือจำแนกข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ๆ ได้อย่างแม่นยำ โดยอิงจากรูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่
จะสร้างแบบจำลองใน Google Cloud Machine Learning ได้อย่างไร
หากต้องการสร้างโมเดลใน Google Cloud Machine Learning Engine คุณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนการทำงานที่มีโครงสร้างซึ่งเกี่ยวข้องกับคอมโพเนนต์ต่างๆ ส่วนประกอบเหล่านี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การกำหนดโมเดล และการฝึกอบรม มาสำรวจแต่ละขั้นตอนโดยละเอียดกันดีกว่า 1. การเตรียมข้อมูล: ก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือต้องเตรียมข้อมูลของคุณก่อน
ทำไมการประเมินผลถึง 80% สำหรับการฝึกอบรมและ 20% สำหรับการประเมิน แต่ไม่ใช่สิ่งที่ตรงกันข้าม
การจัดสรรน้ำหนัก 80% ให้กับการฝึกอบรมและ 20% ให้กับการประเมินในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ การกระจายนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียนรู้และการรับรองการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างแม่นยำ ในคำตอบนี้ เราจะเจาะลึกถึงเหตุผล
น้ำหนักและอคติใน AI คืออะไร?
น้ำหนักและอคติเป็นแนวคิดพื้นฐานในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขามีบทบาทสำคัญในการฝึกอบรมและการทำงานของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ด้านล่างนี้เป็นคำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับน้ำหนักและความเอนเอียง การสำรวจความสำคัญและวิธีการใช้ในบริบทของเครื่องจักร
คำจำกัดความของโมเดลในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
โมเดลในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการแทนค่าทางคณิตศาสตร์หรืออัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลเพื่อทำการทำนายหรือตัดสินใจโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นแนวคิดพื้นฐานในด้านปัญญาประดิษฐ์และมีบทบาทสำคัญในการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่การจดจำภาพไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ใน