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
Què és una codificació calenta?
Una codificació calenta és una tècnica utilitzada en l'aprenentatge automàtic i el processament de dades per representar variables categòriques com a vectors binaris. És especialment útil quan es treballa amb algorismes que no poden gestionar dades categòriques directament, com ara estimadors simples i simples. En aquesta resposta, explorarem el concepte d'una codificació calenta, el seu propòsit i
Com instal·lar TensorFlow?
TensorFlow és una popular biblioteca de codi obert per a l'aprenentatge automàtic. Per instal·lar-lo primer cal instal·lar Python. Tingueu en compte que les instruccions exemplars de Python i TensorFlow només serveixen com a referència abstracta a estimadors senzills i senzills. Les instruccions detallades sobre l'ús de la versió 2.x de TensorFlow seguiran als materials posteriors. Si voleu
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Estimadors simples i simples
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.
Es pot interpretar l'aprenentatge profund com a definició i formació d'un model basat en una xarxa neuronal profunda (DNN)?
De fet, l'aprenentatge profund es pot interpretar com la definició i l'entrenament d'un model basat en una xarxa neuronal profunda (DNN). L'aprenentatge profund és un subcamp de l'aprenentatge automàtic que se centra en l'entrenament de xarxes neuronals artificials amb múltiples capes, també conegudes com a xarxes neuronals profundes. Aquestes xarxes estan dissenyades per aprendre representacions jeràrquiques de dades, habilitant-les
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Xarxes neuronals profundes i estimadors
És correcte anomenar un procés d'actualització dels paràmetres w i b un pas d'entrenament de l'aprenentatge automàtic?
Un pas d'entrenament en el context de l'aprenentatge automàtic fa referència al procés d'actualització dels paràmetres, concretament els pesos (w) i els biaixos (b), d'un model durant la fase d'entrenament. Aquests paràmetres són crucials ja que determinen el comportament i l'eficàcia del model a l'hora de fer prediccions. Per tant, és realment correcte afirmar
El marc TensorFlow de Google permet augmentar el nivell d'abstracció en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic (per exemple, amb la substitució de la codificació per la configuració)?
El marc de Google TensorFlow, de fet, permet als desenvolupadors augmentar el nivell d'abstracció en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic, permetent la substitució de la codificació per la configuració. Aquesta característica proporciona un avantatge significatiu en termes de productivitat i facilitat d'ús, ja que simplifica el procés de creació i desplegament de models d'aprenentatge automàtic. Un
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Xarxes neuronals profundes i estimadors