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 important 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
Quin és el propòsit d'utilitzar les èpoques en l'aprenentatge profund?
El propòsit d'utilitzar les èpoques en l'aprenentatge profund és entrenar una xarxa neuronal presentant de manera iterativa les dades d'entrenament al model. Una època es defineix com una passada completa per tot el conjunt de dades d'entrenament. Durant cada època, el model actualitza els seus paràmetres interns en funció de l'error que comet en predir la sortida
Quines diferències hi havia entre els models bàsics, petits i grans en termes d'arquitectura i rendiment?
Les diferències entre els models bàsics, petits i grans en termes d'arquitectura i rendiment es poden atribuir a variacions en el nombre de capes, unitats i paràmetres utilitzats en cada model. En general, l'arquitectura d'un model de xarxa neuronal fa referència a l'organització i disposició de les seves capes, mentre que el rendiment es refereix a com
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Problemes d’excés i insuficiència, Resolució dels problemes de sobreadaptació i subadaptació del model - part 2, Revisió de l'examen
En què difereix la subadaptació de la sobreadaptació pel que fa al rendiment del model?
L'ajustament insuficient i el sobreajust són dos problemes habituals en els models d'aprenentatge automàtic que poden afectar significativament el seu rendiment. Pel que fa al rendiment del model, l'ajustament insuficient es produeix quan un model és massa senzill per capturar els patrons subjacents a les dades, donant lloc a una precisió predictiva deficient. D'altra banda, el sobreajust es produeix quan un model esdevé massa complex
Expliqueu el concepte d'ajustament insuficient i per què es produeix en els models d'aprenentatge automàtic.
L'ajustament insuficient és un fenomen que es produeix en els models d'aprenentatge automàtic quan el model no aconsegueix capturar els patrons i les relacions subjacents presents a les dades. Es caracteritza per un alt biaix i una baixa variància, donant lloc a un model massa senzill per representar amb precisió la complexitat de les dades. En aquesta explicació, ho farem
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Problemes d’excés i insuficiència, Resolució dels problemes de sobreadaptació i subadaptació del model - part 1, Revisió de l'examen
Quines van ser les desviacions observades en el rendiment del model en dades noves no vistes?
El rendiment d'un model d'aprenentatge automàtic en dades noves i no vistes pot desviar-se del seu rendiment a les dades d'entrenament. Aquestes desviacions, també conegudes com a errors de generalització, sorgeixen a causa de diversos factors del model i de les dades. En el context d'AutoML Vision, una potent eina proporcionada per Google Cloud per a tasques de classificació d'imatges,