Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, els hiperparàmetres tenen un paper crucial a l'hora de determinar el rendiment i el comportament d'un algorisme. Els hiperparàmetres són paràmetres que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. No s'aprenen durant l'entrenament; en canvi, controlen el propi procés d'aprenentatge. En canvi, els paràmetres del model s'aprenen durant l'entrenament, com ara els pesos
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
La relació entre el nombre d'èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció és un aspecte crucial que afecta significativament el rendiment i la capacitat de generalització del model. Una època es refereix a una passada completa per tot el conjunt de dades d'entrenament. És essencial comprendre com el nombre d'èpoques influeix en la precisió de la predicció
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
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
Què són els hiperparàmetres?
Els hiperparàmetres tenen un paper crucial en el camp de l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning. Per entendre els hiperparàmetres, és important entendre primer el concepte d'aprenentatge automàtic. L'aprenentatge automàtic és un subconjunt d'intel·ligència artificial que se centra a desenvolupar algorismes i models que puguin aprendre de dades i
Què és l'algoritme d'augment del gradient?
Els models de formació en l'àmbit de la intel·ligència artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, consisteixen en utilitzar diversos algorismes per optimitzar el procés d'aprenentatge i millorar la precisió de les prediccions. Un d'aquests algorismes és l'algoritme Gradient Boosting. L'augment del gradient és un mètode d'aprenentatge de conjunt potent que combina diversos aprenents febles, com ara
Per què és necessari aprofundir en el funcionament intern dels algorismes d'aprenentatge automàtic per aconseguir una major precisió?
Per aconseguir una major precisió en els algorismes d'aprenentatge automàtic, cal aprofundir en el seu funcionament intern. Això és especialment cert en el camp de l'aprenentatge profund, on les xarxes neuronals complexes s'entrenen per realitzar tasques com ara jugar. Entenent els mecanismes i principis subjacents d'aquests algorismes, podem informar-nos
Quins són els tres termes que cal entendre per utilitzar AI Platform Optimizer?
Per utilitzar de manera eficaç l'Optimitzador de la plataforma AI a la plataforma d'IA de Google Cloud, és essencial comprendre tres termes clau: estudi, prova i mesura. Aquests termes formen la base per entendre i aprofitar les capacitats de l'Optimitzador de la plataforma AI. En primer lloc, un estudi es refereix a un conjunt orquestrat de proves destinades a optimitzar a
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Optimitzador de plataformes AI, Revisió de l'examen
Com es pot utilitzar AI Platform Optimizer per optimitzar sistemes que no són d'aprenentatge automàtic?
AI Platform Optimizer és una eina potent que ofereix Google Cloud que es pot utilitzar per optimitzar sistemes que no són d'aprenentatge automàtic. Tot i que està dissenyat principalment per optimitzar models d'aprenentatge automàtic, també es pot aprofitar per millorar el rendiment dels sistemes que no són ML mitjançant l'aplicació de tècniques d'optimització. Per entendre com es pot utilitzar AI Platform Optimizer
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI Platform, Optimitzador de plataformes AI, Revisió de l'examen
Què podeu fer si identifiqueu imatges mal etiquetades o altres problemes amb el rendiment del vostre model?
Quan es treballa amb models d'aprenentatge automàtic, no és estrany trobar imatges mal etiquetades o altres problemes amb el rendiment del model. Aquests problemes poden sorgir per diversos motius, com ara error humà en l'etiquetatge de les dades, biaixos en les dades d'entrenament o limitacions del propi model. Tanmateix, és important abordar-los
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Avançar en l'aprenentatge automàtic, AutoML Vision - part 2, Revisió de l'examen
- 1
- 2