ชุดข้อมูลทดสอบคืออะไร?
ชุดข้อมูลทดสอบในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง คือชุดย่อยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึก มันแตกต่างจากชุดข้อมูลการฝึกซึ่งใช้ในการฝึกโมเดล วัตถุประสงค์ของชุดข้อมูลทดสอบคือการประเมินว่าชุดข้อมูลทดสอบนั้นดีเพียงใด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
เราจะเปรียบเทียบกลุ่มที่ระบุโดยอัลกอริทึมค่าเฉลี่ย k กับคอลัมน์ "รอดตาย" ได้อย่างไร
ในการเปรียบเทียบกลุ่มที่ระบุโดยอัลกอริทึม k-mean กับคอลัมน์ "survived" ในชุดข้อมูลไททานิค เราจำเป็นต้องประเมินความสอดคล้องกันระหว่างผลลัพธ์การจัดกลุ่มและสถานะการรอดชีวิตที่แท้จริงของผู้โดยสาร ซึ่งสามารถทำได้โดยการคำนวณเมตริกประสิทธิภาพต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 เมตริกเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การจัดกลุ่มค่า k-mean และค่าเฉลี่ยกะ, K หมายถึงชุดข้อมูลไททานิก, ทบทวนข้อสอบ
ข้อมูลใดบ้างที่บันทึกไว้สำหรับคำขอแต่ละรายการที่ส่งไปยัง API ในบทแนะนำการเริ่มต้นใช้งานด่วนของ Cloud Endpoints
ในบทช่วยสอนเริ่มต้นอย่างรวดเร็วของ Cloud Endpoints ข้อมูลหลายส่วนจะถูกบันทึกสำหรับคำขอแต่ละรายการที่ส่งไปยัง API บันทึกเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับการใช้งานและประสิทธิภาพของ API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตรวจสอบและแก้ไขปัญหาแอปพลิเคชันของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาสำรวจข้อมูลที่บันทึกไว้สำหรับคำขอแต่ละรายการโดยละเอียด 1. คำขอ
ข้อมูลการประเมินมีบทบาทอย่างไรในการวัดประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
ข้อมูลการประเมินมีบทบาทสำคัญในการวัดประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลและช่วยในการประเมินประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่กำหนด ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning และเครื่องมือของ Google สำหรับ Machine Learning ข้อมูลการประเมินจะทำหน้าที่เป็น