Як можна выявіць ухілы ў машынным навучанні і як прадухіліць гэтыя ўхілы?
Выяўленне прадузятасцей у мадэлях машыннага навучання з'яўляецца найважнейшым аспектам забеспячэння справядлівых і этычных сістэм штучнага інтэлекту. Адхіленні могуць узнікаць на розных этапах канвеера машыннага навучання, уключаючы збор даных, папярэднюю апрацоўку, выбар функцый, навучанне мадэлі і разгортванне. Выяўленне прадузятасцей прадугледжвае спалучэнне статыстычнага аналізу, ведаў аб дамене і крытычнага мыслення. У гэтым адказе мы
Памер партыі, эпоха і памер набору даных - усё гэта гіперпараметры?
Памер пакета, эпоха і памер набору даных сапраўды з'яўляюцца важнымі аспектамі ў машынным навучанні і іх звычайна называюць гіперпараметрамі. Каб зразумець гэта паняцце, давайце паглыбімся ў кожны тэрмін паасобку. Памер партыі: Памер партыі - гэта гіперпараметр, які вызначае колькасць узораў, апрацаваных перад абнаўленнем вагі мадэлі падчас навучання. Ён гуляе
Ці можна выкарыстоўваць TensorBoard онлайн?
Так, можна выкарыстоўваць TensorBoard онлайн для візуалізацыі мадэляў машыннага навучання. TensorBoard - гэта магутны інструмент візуалізацыі, які пастаўляецца з TensorFlow, папулярнай платформай машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаванай Google. Гэта дазваляе адсочваць і візуалізаваць розныя аспекты вашых мадэляў машыннага навучання, такія як графікі мадэляў, паказчыкі навучання і ўбудовы. Візуалізуючы гэтыя
Дзе можна знайсці набор даных Iris, выкарыстаны ў прыкладзе?
Каб знайсці набор даных Iris, які выкарыстоўваецца ў прыкладзе, можна атрымаць доступ праз рэпазітар машыннага навучання UCI. Набор даных Iris з'яўляецца часта выкарыстоўваным наборам даных у галіне машыннага навучання для класіфікацыйных задач, асабліва ў адукацыйных кантэкстах, дзякуючы сваёй прастаце і эфектыўнасці ў дэманстрацыі розных алгарытмаў машыннага навучання. Машына UCI
Што такое мадэль генератыўнага папярэдне падрыхтаванага трансфарматара (GPT)?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) - гэта тып мадэлі штучнага інтэлекту, якая выкарыстоўвае некантраляванае навучанне для разумення і стварэння тэксту, падобнага на чалавека. Мадэлі GPT папярэдне навучаюцца на велізарных аб'ёмах тэкставых даных і могуць быць настроены для канкрэтных задач, такіх як стварэнне тэксту, пераклад, абагульненне і адказы на пытанні. У кантэксце машыннага навучання, асабліва ўнутры
Ці патрэбны Python для машыннага навучання?
Python з'яўляецца шырока выкарыстоўванай мовай праграмавання ў галіне машыннага навучання (ML) дзякуючы сваёй прастаце, універсальнасці і наяўнасці шматлікіх бібліятэк і фрэймворкаў, якія падтрымліваюць задачы ML. Нягледзячы на тое, што выкарыстанне Python для ML не з'яўляецца абавязковым патрабаваннем, яго рэкамендуюць і аддаюць перавагу многія практыкі і даследчыкі ў галіне
Ці патрэбна некантраляваная мадэль навучанне, хоць яна не мае пазначаных даных?
Мадэль машыннага навучання без нагляду не патрабуе маркіраваных даных для навучання, паколькі яна накіравана на пошук заканамернасцей і ўзаемасувязяў у дадзеных без загадзя вызначаных метак. Нягледзячы на тое, што некантралюемае навучанне не прадугледжвае выкарыстання пазначаных даных, мадэль усё роўна павінна прайсці працэс навучання, каб даведацца асноўную структуру даных
Якія прыклады паўнагляднага навучання?
Напаўкантраляванае навучанне - гэта парадыгма машыннага навучання, якая знаходзіцца паміж кантраляваным навучаннем (дзе ўсе даныя пазначаны) і некантраляваным (дзе даныя не пазначаны). Пры напаўкантраляваным навучанні алгарытм вучыцца з камбінацыі невялікай колькасці пазначаных даных і вялікай колькасці не пазначаных даных. Такі падыход асабліва карысны пры атрыманні
Як даведацца, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не без нагляду?
Кантраляванае і некантраляванае навучанне - гэта два асноўныя тыпы парадыгмаў машыннага навучання, якія служаць розным мэтам, заснаваным на характары даных і мэтах пастаўленай задачы. Разуменне таго, калі выкарыстоўваць навучанне пад наглядам, а не навучанне без нагляду, мае вырашальнае значэнне пры распрацоўцы эфектыўных мадэляў машыннага навучання. Выбар паміж гэтымі двума падыходамі залежыць
Як даведацца, ці правільна падрыхтавана мадэль? Ці з'яўляецца дакладнасць ключавым паказчыкам і ці павінна яна быць вышэй за 90%?
Вызначэнне таго, ці правільна навучана мадэль машыннага навучання, з'яўляецца найважнейшым аспектам працэсу распрацоўкі мадэлі. У той час як дакладнасць з'яўляецца важным паказчыкам (ці нават ключавым паказчыкам) у ацэнцы прадукцыйнасці мадэлі, гэта не адзіны паказчык добра падрыхтаванай мадэлі. Дасягненне дакладнасці вышэй за 90% не з'яўляецца універсальным