Woher weiß man, ob ein Modell richtig trainiert ist? Ist die Genauigkeit ein wichtiger Indikator und muss sie über 90 % liegen?
Die Feststellung, ob ein Modell für maschinelles Lernen ordnungsgemäß trainiert ist, ist ein entscheidender Aspekt des Modellentwicklungsprozesses. Während Genauigkeit eine wichtige Metrik (oder sogar eine Schlüsselmetrik) bei der Bewertung der Leistung eines Modells ist, ist sie nicht der einzige Indikator für ein gut trainiertes Modell. Eine Genauigkeit von über 90 % zu erreichen, ist keine Selbstverständlichkeit
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
Ist das Testen eines ML-Modells anhand von Daten, die zuvor im Modelltraining hätten verwendet werden können, eine richtige Bewertungsphase beim maschinellen Lernen?
Die Evaluierungsphase beim maschinellen Lernen ist ein entscheidender Schritt, bei dem das Modell anhand von Daten getestet wird, um seine Leistung und Wirksamkeit zu bewerten. Bei der Bewertung eines Modells wird im Allgemeinen empfohlen, Daten zu verwenden, die das Modell während der Trainingsphase nicht gesehen hat. Dies trägt dazu bei, unvoreingenommene und verlässliche Bewertungsergebnisse sicherzustellen.
Ist Inferenz eher Teil des Modelltrainings als die Vorhersage?
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Zusammenhang mit Google Cloud Machine Learning, ist die Aussage „Inferenz ist eher Teil des Modelltrainings als der Vorhersage“ nicht ganz korrekt. Inferenz und Vorhersage sind unterschiedliche Phasen in der Pipeline des maschinellen Lernens, die jeweils einem anderen Zweck dienen und an unterschiedlichen Punkten in der Pipeline stattfinden
Welcher ML-Algorithmus eignet sich zum Trainieren eines Modells für den Vergleich von Datendokumenten?
Ein Algorithmus, der sich gut zum Trainieren eines Modells für den Vergleich von Datendokumenten eignet, ist der Kosinus-Ähnlichkeitsalgorithmus. Die Kosinusähnlichkeit ist ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Nicht-Null-Vektoren eines inneren Produktraums, der den Kosinus des Winkels zwischen ihnen misst. Im Rahmen des Dokumentenvergleichs dient es der Ermittlung
Was sind die Hauptunterschiede beim Laden und Trainieren des Iris-Datensatzes zwischen den Versionen Tensorflow 1 und Tensorflow 2?
Der zum Laden und Trainieren des Iris-Datensatzes bereitgestellte Originalcode wurde für TensorFlow 1 entwickelt und funktioniert möglicherweise nicht mit TensorFlow 2. Diese Diskrepanz entsteht durch bestimmte Änderungen und Aktualisierungen, die in dieser neueren Version von TensorFlow eingeführt wurden, auf die jedoch im Folgenden ausführlich eingegangen wird Themen, die sich direkt auf TensorFlow beziehen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Einfache und einfache Schätzer
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
Wie erstellt man ein Modell in Google Cloud Machine Learning?
Um ein Modell in der Google Cloud Machine Learning Engine zu erstellen, müssen Sie einem strukturierten Workflow folgen, der verschiedene Komponenten umfasst. Zu diesen Komponenten gehören die Vorbereitung Ihrer Daten, die Definition Ihres Modells und dessen Training. Lassen Sie uns jeden Schritt genauer untersuchen. 1. Vorbereiten der Daten: Bevor Sie ein Modell erstellen, ist es wichtig, Ihr Modell vorzubereiten
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 sind Gewichtungen und Vorurteile in der KI?
Gewichtungen und Verzerrungen sind grundlegende Konzepte im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Sie spielen eine entscheidende Rolle beim Training und Funktionieren von Modellen des maschinellen Lernens. Im Folgenden finden Sie eine umfassende Erläuterung der Gewichte und Verzerrungen sowie deren Bedeutung und deren Verwendung im Maschinenkontext
Was ist die Definition eines Modells beim maschinellen Lernen?
Ein Modell im maschinellen Lernen bezieht sich auf eine mathematische Darstellung oder einen Algorithmus, der auf einem Datensatz trainiert wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist ein grundlegendes Konzept im Bereich der künstlichen Intelligenz und spielt in verschiedenen Anwendungen eine entscheidende Rolle, von der Bilderkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache. In
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens