โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
กระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนสำหรับแต่ละสถานการณ์ ในระหว่างระยะการฝึก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องผ่านการวนซ้ำหลายครั้ง โดยจะปรับพารามิเตอร์ภายในให้เหลือน้อยที่สุด
ลักษณนามคืออะไร?
ตัวแยกประเภทในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องคือแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำนายหมวดหมู่หรือคลาสของจุดข้อมูลอินพุตที่กำหนด เป็นแนวคิดพื้นฐานในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ เพื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็น ตัวแยกประเภทถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการใช้งานต่างๆ
เราจะรู้ได้อย่างไรว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล?
การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานสองประเภทที่ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน โดยอิงตามลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของงานที่ทำอยู่ การทำความเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้การฝึกอบรมแบบมีผู้สอนกับการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ ทางเลือกระหว่างสองวิธีนี้ขึ้นอยู่กับ
Machine Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน ระบุรูปแบบ และทำการตัดสินใจหรือคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลรอบด้านได้โดยอัตโนมัติ
ข้อมูลที่มีป้ายกำกับคืออะไร?
ข้อมูลที่มีป้ายกำกับในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโดยเฉพาะในโดเมนของ Google Cloud Machine Learning หมายถึงชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบหรือทำเครื่องหมายด้วยป้ายกำกับหรือหมวดหมู่เฉพาะ ป้ายกำกับเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นข้อมูลพื้นฐานหรือข้อมูลอ้างอิงสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการเชื่อมโยงจุดข้อมูลกับจุดเหล่านั้น
แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำนายหรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ได้หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ มีความสามารถในการคาดการณ์หรือกำหนดคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคและอัลกอริธึมต่างๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือประเมินผลได้อย่างมีข้อมูล ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เทคนิคเหล่านี้จะถูกนำไปใช้กับ
อะไรคือความแตกต่างระหว่างแนวทางการเรียนรู้แบบมีผู้สอน, ไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลัง?
การเรียนรู้แบบมีการดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล และแบบเสริมกำลังเป็นสามแนวทางที่แตกต่างกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ละแนวทางใช้เทคนิคและอัลกอริธึมที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาประเภทต่างๆ และบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะ มาสำรวจความแตกต่างระหว่างแนวทางเหล่านี้และให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคุณลักษณะและการนำไปใช้งาน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นประเภทหนึ่ง
ML คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริธึม ML ได้รับการออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์และตีความรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล จากนั้นใช้ความรู้นี้เพื่อแจ้งข้อมูล
อัลกอริธึมทั่วไปสำหรับการกำหนดปัญหาใน ML คืออะไร
การกำหนดปัญหาในแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เกี่ยวข้องกับแนวทางที่เป็นระบบในการกำหนดงานที่ทำอยู่ด้วยวิธีที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้เทคนิค ML กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับไปป์ไลน์ ML ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการฝึกโมเดลและการประเมินผล ในคำตอบนี้ เราจะร่างโครงร่าง
จุดประสงค์ของการสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมในบริบทของการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมคืออะไร
จุดประสงค์ของการสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมในบริบทของการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมคือเพื่อให้เครือข่ายมีชุดตัวอย่างที่หลากหลายและเป็นตัวแทนของเครือข่ายที่สามารถเรียนรู้ได้ ตัวอย่างการฝึกอบรม หรือที่เรียกว่าข้อมูลการฝึกอบรมหรือตัวอย่างการฝึกอบรม เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสอนโครงข่ายประสาทเทียมถึงวิธีการ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมด้วย TensorFlow และ Open AI, ข้อมูลการฝึกอบรม, ทบทวนข้อสอบ