Les capacitats de cerca avançada són un cas d'ús d'aprenentatge automàtic?
Les capacitats de cerca avançada són, de fet, un cas d'ús destacat de l'aprenentatge automàtic (ML). Els algorismes d'aprenentatge automàtic estan dissenyats per identificar patrons i relacions dins de les dades per fer prediccions o decisions sense ser programats explícitament. En el context de les capacitats de cerca avançades, l'aprenentatge automàtic pot millorar significativament l'experiència de cerca proporcionant-li més rellevància i precisió.
La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són tots hiperparàmetres?
La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són realment aspectes crucials en l'aprenentatge automàtic i s'anomenen habitualment hiperparàmetres. Per entendre aquest concepte, aprofundim en cada terme individualment. Mida del lot: la mida del lot és un hiperparàmetre que defineix el nombre de mostres processades abans que els pesos del model s'actualitzin durant l'entrenament. Es juga
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Els 7 passos de l'aprenentatge automàtic
Un model no supervisat necessita formació encara que no tingui dades etiquetades?
Un model no supervisat en aprenentatge automàtic no requereix dades etiquetades per a l'entrenament, ja que pretén trobar patrons i relacions dins de les dades sense etiquetes predefinides. Tot i que l'aprenentatge no supervisat no implica l'ús de dades etiquetades, el model encara s'ha de sotmetre a un procés d'entrenament per conèixer l'estructura subjacent de les dades.
Quins són els tipus d'ajustament d'hiperparàmetres?
L'ajustament dels hiperparàmetres és un pas crucial en el procés d'aprenentatge automàtic, ja que implica trobar els valors òptims per als hiperparàmetres d'un model. Els hiperparàmetres són paràmetres que no s'aprenen de les dades, sinó que s'estableixen per l'usuari abans d'entrenar el model. Controlen el comportament de l'algoritme d'aprenentatge i poden significativament
Quins són alguns exemples d'ajustament d'hiperparàmetres?
L'ajustament dels hiperparàmetres és un pas crucial en el procés de creació i optimització de models d'aprenentatge automàtic. Es tracta d'ajustar els paràmetres que no aprenen el propi model, sinó que l'usuari defineix abans de la formació. Aquests paràmetres afecten significativament el rendiment i el comportament del model, i trobar els valors òptims per
És correcte que el conjunt de dades inicial es pugui dividir en tres subconjunts principals: el conjunt d'entrenament, el conjunt de validació (per ajustar els paràmetres) i el conjunt de proves (comprovació del rendiment de dades no vistes)?
De fet, és correcte que el conjunt de dades inicial de l'aprenentatge automàtic es pot dividir en tres subconjunts principals: el conjunt d'entrenament, el conjunt de validació i el conjunt de proves. Aquests subconjunts tenen propòsits específics en el flux de treball d'aprenentatge automàtic i tenen un paper crucial en el desenvolupament i l'avaluació de models. El conjunt d'entrenament és el subconjunt més gran
Com es relacionen els paràmetres i els hiperparàmetres d'ajust de ML?
Els paràmetres d'ajust i els hiperparàmetres són conceptes relacionats en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic. Els paràmetres d'ajust són específics d'un algorisme d'aprenentatge automàtic concret i s'utilitzen per controlar el comportament de l'algorisme durant l'entrenament. D'altra banda, els hiperparàmetres són paràmetres que no s'aprenen de les dades, sinó que s'estableixen abans
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Els 7 passos de l'aprenentatge automàtic
La prova d'un model ML amb dades que s'haurien pogut utilitzar prèviament en la formació de models és una fase d'avaluació adequada en l'aprenentatge automàtic?
La fase d'avaluació en l'aprenentatge automàtic és un pas crític que implica provar el model amb dades per avaluar-ne el rendiment i l'eficàcia. En avaluar un model, generalment es recomana utilitzar dades que el model no ha vist durant la fase d'entrenament. Això ajuda a garantir resultats d'avaluació imparcials i fiables.
Quin algorisme de ML és adequat per entrenar el model per a la comparació de documents de dades?
Un algorisme que s'adapta bé per entrenar un model per a la comparació de documents de dades és l'algoritme de similitud del cosinus. La semblança del cosinus és una mesura de semblança entre dos vectors diferents de zero d'un espai de producte interior que mesura el cosinus de l'angle entre ells. En el context de la comparació de documents, s'utilitza per determinar
Què són els grans models lingüístics?
Els grans models lingüístics són un desenvolupament important en el camp de la Intel·ligència Artificial (IA) i han guanyat protagonisme en diverses aplicacions, com ara el processament del llenguatge natural (NLP) i la traducció automàtica. Aquests models estan dissenyats per entendre i generar text semblant a un humà aprofitant grans quantitats de dades d'entrenament i tècniques avançades d'aprenentatge automàtic. En aquesta resposta, nosaltres
- 1
- 2