Ist der Verlust außerhalb der Stichprobe ein Validierungsverlust?
Im Bereich des Deep Learning, insbesondere im Kontext der Modellbewertung und Leistungsbewertung, ist die Unterscheidung zwischen Out-of-Sample-Verlust und Validierungsverlust von größter Bedeutung. Das Verständnis dieser Konzepte ist für Praktiker von entscheidender Bedeutung, die die Wirksamkeit und Generalisierungsfähigkeiten ihrer Deep-Learning-Modelle verstehen möchten. Um in die Feinheiten dieser Begriffe einzutauchen,
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning mit Python und PyTorch, Einleitung, Einführung in das Deep Learning mit Python und Pytorch
Wie kann man Verzerrungen beim maschinellen Lernen erkennen und wie kann man diese verhindern?
Das Erkennen von Vorurteilen in Modellen des maschinellen Lernens ist ein entscheidender Aspekt bei der Gewährleistung fairer und ethischer KI-Systeme. Verzerrungen können in verschiedenen Phasen der Machine-Learning-Pipeline entstehen, darunter Datenerfassung, Vorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modelltraining und Bereitstellung. Das Erkennen von Vorurteilen erfordert eine Kombination aus statistischer Analyse, Fachwissen und kritischem Denken. In dieser Antwort haben wir
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
Algorithmen für maschinelles Lernen können lernen, neue, unsichtbare Daten vorherzusagen oder zu klassifizieren. Was beinhaltet der Entwurf von Vorhersagemodellen unbeschrifteter Daten?
Der Entwurf von Vorhersagemodellen für unbeschriftete Daten beim maschinellen Lernen umfasst mehrere wichtige Schritte und Überlegungen. Unbeschriftete Daten beziehen sich auf Daten, die keine vordefinierten Zielbezeichnungen oder -kategorien haben. Das Ziel besteht darin, Modelle zu entwickeln, die neue, unsichtbare Daten basierend auf Mustern und Beziehungen, die aus den verfügbaren Daten gelernt wurden, genau vorhersagen oder klassifizieren können
Warum beträgt die Bewertung 80 % für die Ausbildung und 20 % für die Bewertung, aber nicht das Gegenteil?
Die Zuweisung von 80 % Gewichtung zum Training und 20 % Gewichtung zur Bewertung im Kontext des maschinellen Lernens ist eine strategische Entscheidung, die auf mehreren Faktoren basiert. Ziel dieser Verteilung ist es, ein Gleichgewicht zwischen der Optimierung des Lernprozesses und der Sicherstellung einer genauen Bewertung der Modellleistung herzustellen. In dieser Antwort werden wir uns mit den Gründen befassen
Was ist der Zweck der Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdatensätze beim Deep Learning?
Der Zweck der Aufteilung von Daten in Trainings- und Testdatensätze beim Deep Learning besteht darin, die Leistung und Generalisierungsfähigkeit eines trainierten Modells zu bewerten. Diese Vorgehensweise ist unerlässlich, um zu beurteilen, wie gut das Modell anhand unsichtbarer Daten Vorhersagen treffen kann, und um eine Überanpassung zu vermeiden, die auftritt, wenn ein Modell zu stark darauf spezialisiert ist
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning mit Python und PyTorch, Datum, Datensätze, Prüfungsrückblick
Wie trennen wir einen Datenblock als Out-of-Sample-Satz für die Zeitreihendatenanalyse?
Um eine Zeitreihendatenanalyse mit Deep-Learning-Techniken wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) durchzuführen, ist es wichtig, einen Datenblock als Out-of-Sample-Satz zu trennen. Dieser Out-of-Sample-Satz ist entscheidend für die Bewertung der Leistung und Generalisierungsfähigkeit des trainierten Modells anhand unsichtbarer Daten. In diesem Studienbereich liegt der besondere Schwerpunkt
Welche Bedeutung hat es, das Modell anhand eines Datensatzes zu trainieren und seine Leistung anhand externer Bilder zu bewerten, um genaue Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen?
Das Training eines Modells anhand eines Datensatzes und die Bewertung seiner Leistung anhand externer Bilder ist im Bereich der künstlichen Intelligenz von größter Bedeutung, insbesondere im Bereich Deep Learning mit Python, TensorFlow und Keras. Dieser Ansatz spielt eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass das Modell genaue Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten treffen kann. Von
Wie unterteilen wir unsere Trainingsdaten in Trainings- und Testsätze? Warum ist dieser Schritt wichtig?
Um ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) effektiv zur Identifizierung von Hunden und Katzen zu trainieren, ist es entscheidend, die Trainingsdaten in Trainings- und Testsätze zu unterteilen. Dieser als Datenaufteilung bekannte Schritt spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung eines robusten und zuverlässigen Modells. In dieser Antwort werde ich eine detaillierte Erklärung dazu geben
Wie kann die Leistung des trainierten Modells beim Testen beurteilt werden?
Die Beurteilung der Leistung eines trainierten Modells während des Tests ist ein entscheidender Schritt bei der Bewertung der Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des Modells. Im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Deep Learning mit TensorFlow, gibt es verschiedene Techniken und Metriken, mit denen sich die Leistung eines trainierten Modells während des Testens bewerten lässt. Diese
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Deep Learning mit TensorFlow, Trainieren eines neuronalen Netzwerks, um ein Spiel mit TensorFlow und Open AI zu spielen, Netzwerk testen, Prüfungsrückblick
Wie kann die Genauigkeit eines trainierten Modells mithilfe des Testdatensatzes in TensorFlow bewertet werden?
Um die Genauigkeit eines trainierten Modells mithilfe des Testdatensatzes in TensorFlow zu bewerten, müssen mehrere Schritte ausgeführt werden. Dieser Prozess umfasst das Laden des trainierten Modells, die Vorbereitung der Testdaten und die Berechnung der Genauigkeitsmetrik. Zunächst muss das trainierte Modell in die TensorFlow-Umgebung geladen werden. Dies kann mithilfe der erfolgen