Welche Arten der Hyperparameter-Optimierung gibt es?
Die Abstimmung von Hyperparametern ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernprozess, da es darum geht, die optimalen Werte für die Hyperparameter eines Modells zu finden. Hyperparameter sind Parameter, die nicht aus den Daten gelernt, sondern vom Benutzer vor dem Training des Modells festgelegt werden. Sie steuern das Verhalten des Lernalgorithmus und können maßgeblich
Was sind einige Beispiele für die Optimierung von Hyperparametern?
Die Optimierung von Hyperparametern ist ein entscheidender Schritt im Prozess der Erstellung und Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen. Dabei werden die Parameter angepasst, die nicht vom Modell selbst gelernt, sondern vom Benutzer vor dem Training eingestellt werden. Diese Parameter wirken sich erheblich auf die Leistung und das Verhalten des Modells sowie auf die Suche nach optimalen Werten aus
Was ist eine Hot-Kodierung?
Eine Hot-Codierung ist eine Technik, die beim maschinellen Lernen und der Datenverarbeitung verwendet wird, um kategoriale Variablen als binäre Vektoren darzustellen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mit Algorithmen arbeiten, die kategoriale Daten nicht direkt verarbeiten können, wie z. B. einfache Schätzer. In dieser Antwort werden wir das Konzept einer Hot-Codierung, ihren Zweck und Folgendes untersuchen
Wie installiere ich TensorFlow?
TensorFlow ist eine beliebte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Um es zu installieren, müssen Sie zunächst Python installieren. Bitte beachten Sie, dass die beispielhaften Python- und TensorFlow-Anweisungen nur als abstrakte Referenz für einfache Schätzer dienen. Detaillierte Anweisungen zur Verwendung der TensorFlow 2.x-Version folgen in den folgenden Materialien. Wenn du möchtest
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Einfache und einfache Schätzer
Ist es richtig, dass der anfängliche Datensatz in drei Hauptteilmengen unterteilt werden kann: den Trainingssatz, den Validierungssatz (zur Feinabstimmung von Parametern) und den Testsatz (Überprüfung der Leistung anhand unsichtbarer Daten)?
Es ist in der Tat richtig, dass der Ausgangsdatensatz beim maschinellen Lernen in drei Hauptteilmengen unterteilt werden kann: den Trainingssatz, den Validierungssatz und den Testsatz. Diese Teilmengen dienen bestimmten Zwecken im maschinellen Lernworkflow und spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bewertung von Modellen. Der Trainingssatz ist die größte Teilmenge
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens
Wie hängen ML-Tuning-Parameter und Hyperparameter zusammen?
Optimierungsparameter und Hyperparameter sind verwandte Konzepte im Bereich des maschinellen Lernens. Optimierungsparameter sind spezifisch für einen bestimmten Algorithmus für maschinelles Lernen und werden verwendet, um das Verhalten des Algorithmus während des Trainings zu steuern. Andererseits sind Hyperparameter Parameter, die nicht aus den Daten gelernt, sondern vorab festgelegt werden
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens
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.
Kann Deep Learning als Definition und Training eines Modells auf Basis eines Deep Neural Network (DNN) interpretiert werden?
Deep Learning kann tatsächlich als Definition und Training eines Modells auf der Grundlage eines tiefen neuronalen Netzwerks (Deep Neural Network, DNN) interpretiert werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf das Training künstlicher neuronaler Netze mit mehreren Schichten, auch Deep Neural Networks genannt, konzentriert. Diese Netzwerke sind darauf ausgelegt, hierarchische Darstellungen von Daten zu erlernen und so diese zu ermöglichen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Tiefe neuronale Netze und Schätzer
Ist es richtig, einen Prozess der Aktualisierung von w- und b-Parametern als Trainingsschritt des maschinellen Lernens zu bezeichnen?
Ein Trainingsschritt im Kontext des maschinellen Lernens bezieht sich auf den Prozess der Aktualisierung der Parameter, insbesondere der Gewichte (w) und Bias (b), eines Modells während der Trainingsphase. Diese Parameter sind von entscheidender Bedeutung, da sie das Verhalten und die Wirksamkeit des Modells bei der Erstellung von Vorhersagen bestimmen. Daher ist die Feststellung durchaus richtig
Ermöglicht das TensorFlow-Framework von Google eine Erhöhung des Abstraktionsniveaus bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (z. B. durch Ersetzen von Codierung durch Konfiguration)?
Das Google TensorFlow-Framework ermöglicht es Entwicklern tatsächlich, den Abstraktionsgrad bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen zu erhöhen und so die Codierung durch Konfiguration zu ersetzen. Diese Funktion bietet einen erheblichen Vorteil in Bezug auf Produktivität und Benutzerfreundlichkeit, da sie den Prozess der Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht. Eins
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