Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
У сферы машыннага навучання гіперпараметры гуляюць вырашальную ролю ў вызначэнні прадукцыйнасці і паводзін алгарытму. Гіперпараметры - гэта параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны не вывучаюцца падчас навучання; замест гэтага яны кантралююць сам працэс навучання. Наадварот, параметры мадэлі вывучаюцца падчас трэніровак, напрыклад, вага
Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
Сувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання з'яўляецца найважнейшым аспектам, які істотна ўплывае на прадукцыйнасць і здольнасць мадэлі да абагульнення. Эпоха адносіцца да аднаго поўнага праходжання ўсяго навучальнага набору даных. Вельмі важна разумець, як колькасць эпох уплывае на дакладнасць прагнозу
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
Як параметры ML і гіперпараметры звязаны адзін з адным?
Параметры налады і гіперпараметры - звязаныя паняцці ў галіне машыннага навучання. Параметры налады спецыфічныя для канкрэтнага алгарытму машыннага навучання і выкарыстоўваюцца для кіравання паводзінамі алгарытму падчас навучання. З іншага боку, гіперпараметры - гэта параметры, якія не вывучаюцца з дадзеных, але ўсталёўваюцца перад
Што такое гіперпараметры?
Гіперпараметры гуляюць вырашальную ролю ў галіне машыннага навучання, асабліва ў кантэксце Google Cloud Machine Learning. Каб зразумець гіперпараметры, важна спачатку зразумець канцэпцыю машыннага навучання. Машыннае навучанне - гэта падмноства штучнага інтэлекту, які сканцэнтраваны на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, якія могуць вучыцца з даных і
Што такое алгарытм Gradient Boosting?
Навучальныя мадэлі ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, прадугледжваюць выкарыстанне розных алгарытмаў для аптымізацыі працэсу навучання і павышэння дакладнасці прагнозаў. Адным з такіх алгарытмаў з'яўляецца алгарытм Gradient Boosting. Павышэнне градыенту - гэта магутны ансамблевы метад навучання, які аб'ядноўвае некалькі слабых навучэнцаў, напрыклад
Чаму неабходна глыбей паглыбляцца ва ўнутраную працу алгарытмаў машыннага навучання, каб дасягнуць большай дакладнасці?
Каб дасягнуць больш высокай дакладнасці ў алгарытмах машыннага навучання, неабходна глыбей паглыбіцца ў іх унутраную працу. Гэта асабліва дакладна ў галіне глыбокага навучання, дзе складаныя нейронавыя сеткі навучаюцца выконваць такія задачы, як гульні. Разумеючы асноўныя механізмы і прынцыпы гэтых алгарытмаў, мы можам зрабіць інфармацыю
Якія тры тэрміны неабходна разумець, каб выкарыстоўваць AI Platform Optimizer?
Каб эфектыўна выкарыстоўваць AI Platform Optimizer на платформе Google Cloud AI, вельмі важна разумець тры ключавыя тэрміны: вывучэнне, выпрабаванне і вымярэнне. Гэтыя ўмовы складаюць аснову для разумення і выкарыстання магчымасцей AI Platform Optimizer. Па-першае, даследаванне адносіцца да арганізаванага набору выпрабаванняў, накіраваных на аптымізацыю a
Як AI Platform Optimizer можна выкарыстоўваць для аптымізацыі сістэм без машыннага навучання?
AI Platform Optimizer - гэта магутны інструмент, прапанаваны Google Cloud, які можна выкарыстоўваць для аптымізацыі сістэм без машыннага навучання. Нягледзячы на тое, што ён у асноўным прызначаны для аптымізацыі мадэляў машыннага навучання, яго таксама можна выкарыстоўваць для павышэння прадукцыйнасці сістэм, не звязаных з ML, шляхам прымянення метадаў аптымізацыі. Каб зразумець, як можна выкарыстоўваць AI Platform Optimizer
Што вы можаце зрабіць, калі выявілі няправільна пазначаныя выявы або іншыя праблемы з прадукцыйнасцю вашай мадэлі?
Пры працы з мадэлямі машыннага навучання нярэдка можна сутыкнуцца з няправільна пазначанымі выявамі або іншымі праблемамі з прадукцыйнасцю мадэлі. Гэтыя праблемы могуць узнікаць па розных прычынах, такіх як чалавечая памылка пры пазначэнні даных, зрушэнні ў даных навучання або абмежаванні самой мадэлі. Аднак важна звяртацца да іх
- 1
- 2