ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
ในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่อง ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพและพฤติกรรมของอัลกอริทึม ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ตั้งค่าก่อนที่กระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้น พวกเขาไม่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม แต่จะควบคุมกระบวนการเรียนรู้แทน ในทางตรงกันข้าม พารามิเตอร์โมเดลจะได้เรียนรู้ระหว่างการฝึก เช่น น้ำหนัก
อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนยุคในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและความแม่นยำของการทำนายเป็นสิ่งสำคัญที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพและความสามารถในการวางนัยทั่วไปของโมเดล ยุคหมายถึงการส่งผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดเพียงครั้งเดียว การทำความเข้าใจว่าจำนวนยุคมีอิทธิพลต่อความแม่นยำในการทำนายอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 1
ขนาดแบทช์ ยุค และชุดข้อมูลมีขนาดไฮเปอร์พารามิเตอร์ทั้งหมดหรือไม่
ขนาดแบทช์ ยุค และขนาดชุดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง และมักเรียกกันว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ เราจะมาเจาะลึกแต่ละคำศัพท์ทีละคำ ขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ประมวลผลก่อนที่น้ำหนักของแบบจำลองจะได้รับการอัปเดตระหว่างการฝึก มันเล่น
พารามิเตอร์การปรับแต่ง ML และไฮเปอร์พารามิเตอร์เกี่ยวข้องกันอย่างไร
การปรับพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับพารามิเตอร์นั้นเฉพาะเจาะจงสำหรับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ และใช้เพื่อควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริธึมระหว่างการฝึก ในทางกลับกัน ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูล แต่ถูกตั้งค่าไว้ก่อนหน้า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, 7 ขั้นตอนของการเรียนรู้ของเครื่อง
ไฮเปอร์พารามิเตอร์คืออะไร?
ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning หากต้องการทำความเข้าใจไฮเปอร์พารามิเตอร์ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงก่อน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
อัลกอริธึมการไล่ระดับสีเร่งคืออะไร?
โมเดลการฝึกอบรมในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ อัลกอริธึมหนึ่งคืออัลกอริธึมการไล่ระดับสี Gradient Boosting เป็นวิธีการเรียนรู้แบบวงดนตรีอันทรงพลังที่รวมผู้เรียนที่อ่อนแอหลายคน เช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การมองเห็น AutoML - ตอนที่ 2
เหตุใดจึงจำเป็นต้องเจาะลึกลงไปถึงการทำงานภายในของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงขึ้น
เพื่อให้ได้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่มีความแม่นยำสูงขึ้น จำเป็นต้องเจาะลึกลงไปในการทำงานภายใน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนได้รับการฝึกฝนให้ทำงานต่างๆ เช่น การเล่นเกม ด้วยการทำความเข้าใจกลไกและหลักการพื้นฐานของอัลกอริทึมเหล่านี้ เราสามารถให้ข้อมูลได้
คำศัพท์สามคำที่ต้องเข้าใจเพื่อใช้ AI Platform Optimizer คืออะไร
หากต้องการใช้ AI Platform Optimizer ใน Google Cloud AI Platform อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องเข้าใจคำศัพท์สำคัญ XNUMX คำ ได้แก่ การศึกษา การทดลองใช้ และการวัดผล ข้อกำหนดเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI Platform Optimizer ประการแรก การศึกษาหมายถึงชุดการทดลองที่จัดทำขึ้นโดยมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, แพลตฟอร์ม Google Cloud AI, เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแพลตฟอร์ม AI, ทบทวนข้อสอบ
AI Platform Optimizer ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบที่ไม่ใช่แมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
AI Platform Optimizer เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud ซึ่งสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบที่ไม่ใช่แมชชีนเลิร์นนิง แม้ว่าจะได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงให้เหมาะสมเป็นหลัก แต่ก็สามารถใช้ประโยชน์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบที่ไม่ใช่ ML ได้โดยใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ เพื่อทำความเข้าใจว่าสามารถใช้ AI Platform Optimizer ได้อย่างไร
คุณจะทำอย่างไร หากคุณระบุรูปภาพที่ติดฉลากไม่ถูกต้องหรือปัญหาอื่นๆ เกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ
เมื่อทำงานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะพบรูปภาพที่ติดฉลากผิดหรือปัญหาอื่นๆ เกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล ปัญหาเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากสาเหตุหลายประการ เช่น ข้อผิดพลาดของมนุษย์ในการติดฉลากข้อมูล ความเอนเอียงในข้อมูลการฝึกอบรม หรือข้อจำกัดของตัวแบบเอง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขปัญหาเหล่านี้
- 1
- 2