Quines són les mètriques d'avaluació del rendiment d'un model?
En el camp de l'aprenentatge automàtic, especialment quan s'utilitzen plataformes com Google Cloud Machine Learning, l'avaluació del rendiment d'un model és una tasca crítica que garanteix l'eficàcia i la fiabilitat del model. Les mètriques d'avaluació del rendiment d'un model són diverses i s'escullen en funció del tipus de problema que s'aborda, ja sigui
Quines són algunes de les fases més detallades de l'aprenentatge automàtic?
Les fases de l'aprenentatge automàtic representen un enfocament estructurat per desenvolupar, desplegar i mantenir models d'aprenentatge automàtic. Aquestes fases garanteixen que el procés d'aprenentatge automàtic sigui sistemàtic, reproduïble i escalable. Les seccions següents ofereixen una visió general completa de cada fase, detallant les activitats clau i les consideracions implicades. 1. Definició del problema i recollida de dades Definició del problema
S'han d'utilitzar dades separades en els passos posteriors de la formació d'un model d'aprenentatge automàtic?
El procés d'entrenament dels models d'aprenentatge automàtic normalment implica diversos passos, cadascun requerint dades específiques per garantir l'eficàcia i la precisió del model. Els set passos de l'aprenentatge automàtic, tal com es descriuen, inclouen la recollida de dades, la preparació de dades, l'elecció d'un model, l'entrenament del model, l'avaluació del model, l'ajust de paràmetres i la realització de prediccions. Cadascun d'aquests passos té diferents
Què passarà si la mostra de prova és del 90% mentre que la mostra d'avaluació o predictiva és del 10%?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, especialment quan s'utilitzen marcs com Google Cloud Machine Learning, la divisió dels conjunts de dades en subconjunts de formació, validació i proves és un pas fonamental. Aquesta divisió és fonamental per al desenvolupament de models predictius robustos i generalitzables. El cas concret en què la mostra de prova constitueix el 90% de les dades
Un enfocament adequat de les xarxes neuronals requereix un conjunt de dades d'entrenament i un conjunt de dades de proves fora de mostra, que s'han de separar completament?
En l'àmbit de l'aprenentatge profund, especialment quan s'utilitzen xarxes neuronals, el maneig adequat dels conjunts de dades és de gran importància. La qüestió en qüestió és si un enfocament adequat requereix tant un conjunt de dades d'entrenament com un conjunt de dades de prova fora de mostra, i si aquests conjunts de dades s'han de separar completament. Un principi fonamental en l'aprenentatge automàtic
La pèrdua fora de la mostra és una pèrdua de validació?
En l'àmbit de l'aprenentatge profund, especialment en el context de l'avaluació del model i l'avaluació del rendiment, la distinció entre la pèrdua fora de la mostra i la pèrdua de validació té una importància cabdal. Entendre aquests conceptes és important per als professionals que volen comprendre l'eficàcia i les capacitats de generalització dels seus models d'aprenentatge profund. Per considerar les complexitats d'aquests termes, això
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb Python i Pytorch
Com es poden detectar biaixos en l'aprenentatge automàtic i com es poden prevenir aquests biaixos?
La detecció de biaixos en els models d'aprenentatge automàtic és un aspecte important per garantir sistemes d'IA justos i ètics. Els biaixos poden sorgir de diverses etapes del pipeline d'aprenentatge automàtic, com ara la recollida de dades, el preprocessament, la selecció de funcions, la formació del model i el desplegament. La detecció de biaixos implica una combinació d'anàlisi estadística, coneixement del domini i pensament crític. En aquesta resposta, nosaltres
Els algorismes d'aprenentatge automàtic poden aprendre a predir o classificar dades noves no vistes. Què implica el disseny de models predictius de dades sense etiquetar?
El disseny de models predictius per a dades sense etiquetar en l'aprenentatge automàtic implica diversos passos i consideracions clau. Les dades sense etiqueta es refereixen a les dades que no tenen etiquetes o categories de destinació predefinides. L'objectiu és desenvolupar models que puguin predir o classificar amb precisió dades noves i no vistes basant-se en patrons i relacions apreses de les dades disponibles.
Per què l'avaluació és del 80% per a la formació i del 20% per a l'avaluació però no el contrari?
L'assignació d'un 80% de ponderació a l'entrenament i del 20% a l'avaluació en el context de l'aprenentatge automàtic és una decisió estratègica basada en diversos factors. Aquesta distribució pretén aconseguir un equilibri entre l'optimització del procés d'aprenentatge i garantir una avaluació precisa del rendiment del model. En aquesta resposta, tindrem en compte les raons darrere
Quin és l'objectiu de separar les dades en conjunts de dades de formació i prova en aprenentatge profund?
El propòsit de separar les dades en conjunts de dades d'entrenament i prova en aprenentatge profund és avaluar el rendiment i la capacitat de generalització d'un model entrenat. Aquesta pràctica és essencial per avaluar fins a quin punt el model pot predir dades no vistes i per evitar el sobreajust, que es produeix quan un model s'especialitza massa per