การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) จะนำไปใช้กับกรณีของรูปภาพแมวและสุนัขจำนวนมากจะสร้างรูปภาพใหม่บนพื้นฐานของรูปภาพที่มีอยู่หรือไม่
การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาท (NSL) เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่พัฒนาโดย Google ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้สัญญาณที่มีโครงสร้าง นอกเหนือจากอินพุตฟีเจอร์มาตรฐาน เฟรมเวิร์กนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ข้อมูลมีโครงสร้างโดยธรรมชาติที่สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้ ในบริบทของการมี
เป็นไปได้ไหมที่จะใช้ชุดการฝึกอบรมซ้ำซ้ำๆ และมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างไร
การนำชุดการฝึกอบรมกลับมาใช้ซ้ำใน Machine Learning เป็นวิธีปฏิบัติทั่วไปที่อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม ด้วยการใช้ข้อมูลการฝึกเดียวกันซ้ำๆ โมเดลจึงสามารถเรียนรู้จากข้อผิดพลาดและปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ได้ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องเข้าใจถึงข้อดีและข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
ขนาดแบทช์ที่แนะนำสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคือเท่าใด
ขนาดแบทช์ที่แนะนำสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ ความซับซ้อนของโมเดล และขนาดของชุดข้อมูล โดยทั่วไป ขนาดแบทช์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ประมวลผลก่อนที่พารามิเตอร์ของโมเดลจะได้รับการอัปเดตระหว่างการฝึก
เหตุใดเมตริกการสูญเสียการตรวจสอบจึงมีความสำคัญเมื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
เมตริกการสูญเสียการตรวจสอบมีบทบาทสำคัญในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองในด้านการเรียนรู้เชิงลึก โดยจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลบนข้อมูลที่มองไม่เห็น ช่วยให้นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับการเลือกโมเดล การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และความสามารถทั่วไป โดยการตรวจสอบการสูญเสียการตรวจสอบ
จุดประสงค์ของการสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบคืออะไร?
การสับเปลี่ยนชุดข้อมูลก่อนที่จะแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบมีจุดประสงค์ที่สำคัญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ของตัวเอง กระบวนการนี้ทำให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการสุ่ม ซึ่งจำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่เป็นกลางและเชื่อถือได้ เหตุผลหลักในการสับ
ค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนด (R-squared) วัดอะไรในบริบทของสมมติฐานการทดสอบ?
ค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนดหรือที่เรียกว่า R-squared เป็นการวัดทางสถิติที่ใช้ในบริบทของการทดสอบสมมติฐานในการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความพอดีของแบบจำลองการถดถอยและช่วยประเมินสัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปรตามที่สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอิสระ
เหตุใดการเลือกอัลกอริทึมและพารามิเตอร์ที่เหมาะสมในการฝึกและทดสอบการถดถอยจึงมีความสำคัญ
การเลือกอัลกอริทึมและพารามิเตอร์ที่เหมาะสมในการฝึกถดถอยและการทดสอบมีความสำคัญสูงสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยเป็นเทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่า มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานทำนายและพยากรณ์ เดอะ
ข้อสันนิษฐานที่เป็นไปได้สามประการที่อาจถูกละเมิดเมื่อมีปัญหาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแบบจำลองสำหรับธุรกิจคืออะไร ตามข้อมูลของ ML Insights Triangle
ML Insights Triangle เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยระบุสมมติฐานที่อาจถูกละเมิดเมื่อมีปัญหาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลสำหรับธุรกิจ เฟรมเวิร์กนี้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ TensorFlow Fundamentals และ TensorFlow Extended (TFX) มุ่งเน้นไปที่จุดตัดของการทำความเข้าใจโมเดลและ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ขยาย (TFX), ความเข้าใจแบบจำลองและความเป็นจริงทางธุรกิจ, ทบทวนข้อสอบ
เหตุใดการทำให้เป็นมาตรฐานของข้อมูลจึงมีความสำคัญในปัญหาการถดถอย และจะปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างไร
การทำให้เป็นมาตรฐานของข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในปัญหาการถดถอย เนื่องจากมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ในบริบทนี้ การทำให้เป็นมาตรฐานหมายถึงกระบวนการปรับขนาดคุณลักษณะอินพุตให้อยู่ในช่วงที่สอดคล้องกัน ด้วยการทำเช่นนี้ เรามั่นใจว่าคุณสมบัติทั้งหมดมีขนาดใกล้เคียงกัน ซึ่งป้องกันไม่ให้คุณสมบัติบางอย่างครอบงำ
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
- 1
- 2