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?
Sind Batchgröße, Epoche und Datensatzgröße alles Hyperparameter?
Batchgröße, Epoche und Datensatzgröße sind tatsächlich entscheidende Aspekte beim maschinellen Lernen und werden üblicherweise als Hyperparameter bezeichnet. Um dieses Konzept zu verstehen, schauen wir uns jeden Begriff einzeln an. Batch-Größe: Die Batch-Größe ist ein Hyperparameter, der die Anzahl der verarbeiteten Proben definiert, bevor die Gewichte des Modells während des Trainings aktualisiert werden. Es spielt
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens
Kann TensorBoard online genutzt werden?
Ja, man kann TensorBoard online zur Visualisierung von Modellen für maschinelles Lernen verwenden. TensorBoard ist ein leistungsstarkes Visualisierungstool, das mit TensorFlow geliefert wird, einem beliebten Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde. Es ermöglicht Ihnen, verschiedene Aspekte Ihrer Machine-Learning-Modelle zu verfolgen und zu visualisieren, wie z. B. Modelldiagramme, Trainingsmetriken und Einbettungen. Indem wir diese visualisieren
Wo findet man den im Beispiel verwendeten Iris-Datensatz?
Um den im Beispiel verwendeten Iris-Datensatz zu finden, kann man über das UCI Machine Learning Repository darauf zugreifen. Der Iris-Datensatz ist ein häufig verwendeter Datensatz im Bereich des maschinellen Lernens für Klassifizierungsaufgaben, insbesondere im Bildungskontext, da er einfach und effektiv bei der Demonstration verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen ist. Die UCI-Maschine
Was ist ein Generative Pre-Trained Transformer (GPT)-Modell?
Ein Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist eine Art Modell der künstlichen Intelligenz, das unbeaufsichtigtes Lernen nutzt, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. GPT-Modelle werden anhand großer Textdatenmengen vorab trainiert und können für bestimmte Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen optimiert werden. Im Kontext des maschinellen Lernens, insbesondere innerhalb
Ist Python für maschinelles Lernen notwendig?
Python ist aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und der Verfügbarkeit zahlreicher Bibliotheken und Frameworks, die ML-Aufgaben unterstützen, eine weit verbreitete Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Obwohl es keine Voraussetzung ist, Python für ML zu verwenden, wird es von vielen Praktikern und Forschern in der Branche durchaus empfohlen und bevorzugt
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
Muss ein unbeaufsichtigtes Modell trainiert werden, obwohl es keine gekennzeichneten Daten hat?
Ein unbeaufsichtigtes Modell beim maschinellen Lernen erfordert keine gekennzeichneten Daten für das Training, da es darauf abzielt, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten ohne vordefinierte Bezeichnungen zu finden. Obwohl beim unüberwachten Lernen keine gekennzeichneten Daten verwendet werden, muss das Modell dennoch einen Trainingsprozess durchlaufen, um die zugrunde liegende Struktur der Daten zu erlernen
Was sind einige Beispiele für halbüberwachtes Lernen?
Halbüberwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das zwischen überwachtem Lernen (bei dem alle Daten beschriftet werden) und unüberwachtem Lernen (bei dem keine Daten beschriftet werden) liegt. Beim halbüberwachten Lernen lernt der Algorithmus aus einer Kombination einer kleinen Menge beschrifteter Daten und einer großen Menge unbeschrifteter Daten. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei der Beschaffung
Woher weiß man, wann man beaufsichtigtes oder unbeaufsichtigtes Training nutzen sollte?
Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind zwei grundlegende Arten von Paradigmen des maschinellen Lernens, die je nach Art der Daten und den Zielen der jeweiligen Aufgabe unterschiedliche Zwecke erfüllen. Für die Entwicklung effektiver Modelle für maschinelles Lernen ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wann überwachtes Training im Vergleich zu unbeaufsichtigtem Training sinnvoll ist. Die Wahl zwischen diesen beiden Ansätzen hängt davon ab
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?