อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนยุคในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและความแม่นยำของการทำนายเป็นสิ่งสำคัญที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดล ยุคหมายถึงการส่งผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดเพียงครั้งเดียว การทำความเข้าใจว่าจำนวนยุคมีอิทธิพลต่อความแม่นยำในการทำนายอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
จุดประสงค์ของการใช้ยุคในการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
จุดประสงค์ของการใช้ยุคในการเรียนรู้เชิงลึกคือการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยการนำเสนอข้อมูลการฝึกซ้ำไปยังแบบจำลอง ยุคถูกกำหนดให้เป็นหนึ่งผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด ในแต่ละยุค โมเดลจะอัปเดตพารามิเตอร์ภายในตามข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการทำนายเอาต์พุต
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, ก้าวล้ำด้วยการเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์โมเดล, ทบทวนข้อสอบ
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
อธิบายแนวคิดของการ underfitting และเหตุใดจึงเกิดขึ้นในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
การปรับให้เหมาะสมเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อโมเดลล้มเหลวในการจับรูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานที่มีอยู่ในข้อมูล ลักษณะนี้มีอคติสูงและความแปรปรวนต่ำ ส่งผลให้แบบจำลองนั้นง่ายเกินไปที่จะแสดงถึงความซับซ้อนของข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ในคำอธิบายนี้เราจะ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1, ทบทวนข้อสอบ
อะไรคือความเบี่ยงเบนที่สังเกตได้ในประสิทธิภาพของโมเดลจากข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
ประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นอาจเบี่ยงเบนไปจากประสิทธิภาพของโมเดลในข้อมูลการฝึกอบรม ความเบี่ยงเบนเหล่านี้ หรือที่เรียกว่าข้อผิดพลาดทั่วไป เกิดขึ้นเนื่องจากปัจจัยหลายอย่างในตัวแบบและข้อมูล ในบริบทของ AutoML Vision ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ Google Cloud จัดหาให้สำหรับงานจัดประเภทรูปภาพ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ