Com es pot saber si un model està ben format? La precisió és un indicador clau i ha d'estar per sobre del 90%?
Determinar si un model d'aprenentatge automàtic està entrenat adequadament és un aspecte crític del procés de desenvolupament del model. Tot i que la precisió és una mètrica important (o fins i tot una mètrica clau) per avaluar el rendiment d'un model, no és l'únic indicador d'un model ben entrenat. Aconseguir una precisió superior al 90% no és universal
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.
La inferència forma part de l'entrenament del model més que la predicció?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, l'afirmació "La inferència és una part de l'entrenament del model en lloc de la predicció" no és del tot exacta. La inferència i la predicció són etapes diferents en el pipeline d'aprenentatge automàtic, cadascuna amb un propòsit diferent i que es produeix en diferents punts del procés.
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
Quines són les principals diferències a l'hora de carregar i entrenar el conjunt de dades Iris entre les versions de Tensorflow 1 i Tensorflow 2?
El codi original proporcionat per carregar i entrenar el conjunt de dades de l'iris es va dissenyar per a TensorFlow 1 i és possible que no funcioni amb TensorFlow 2. Aquesta discrepància sorgeix a causa de determinats canvis i actualitzacions introduïdes en aquesta versió més nova de TensorFlow, que es tractaran, però, en detall a continuació. temes que es relacionaran directament amb TensorFlow
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Estimadors simples i simples
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.
Com crear un model a Google Cloud Machine Learning?
Per crear un model al motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud, heu de seguir un flux de treball estructurat que inclogui diversos components. Aquests components inclouen preparar les dades, definir el model i entrenar-lo. Explorem cada pas amb més detall. 1. Preparació de les dades: abans de crear un model, és crucial preparar el vostre
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, aprofundirem en els motius
Quins són els pesos i els biaixos en la IA?
Els pesos i els biaixos són conceptes fonamentals en el camp de la intel·ligència artificial, concretament en el domini de l'aprenentatge automàtic. Tenen un paper crucial en la formació i el funcionament dels models d'aprenentatge automàtic. A continuació es mostra una explicació completa dels pesos i els biaixos, explorant la seva importància i com s'utilitzen en el context de la màquina
Quina és la definició d'un model en l'aprenentatge automàtic?
Un model d'aprenentatge automàtic es refereix a una representació matemàtica o algorisme que s'entrena en un conjunt de dades per fer prediccions o decisions sense ser programat explícitament. És un concepte fonamental en el camp de la intel·ligència artificial i té un paper crucial en diverses aplicacions, que van des del reconeixement d'imatges fins al processament del llenguatge natural. En
- 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