Hoe weet je of een model goed is getraind? Is nauwkeurigheid een sleutelindicator en moet deze boven de 90% liggen?
Bepalen of een machine learning-model goed is getraind, is een cruciaal aspect van het modelontwikkelingsproces. Hoewel nauwkeurigheid een belangrijke maatstaf (of zelfs een belangrijke maatstaf) is bij het evalueren van de prestaties van een model, is het niet de enige indicator van een goed getraind model. Het bereiken van een nauwkeurigheid van meer dan 90% is niet universeel
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introductie, Wat is machine learning
Is het testen van een ML-model aan de hand van gegevens die eerder bij modeltraining hadden kunnen worden gebruikt, een goede evaluatiefase in machine learning?
De evaluatiefase bij machinaal leren is een cruciale stap waarbij het model wordt getest aan de hand van gegevens om de prestaties en effectiviteit ervan te beoordelen. Bij het evalueren van een model wordt over het algemeen aanbevolen om gegevens te gebruiken die het model tijdens de trainingsfase niet heeft gezien. Dit draagt bij aan het garanderen van onbevooroordeelde en betrouwbare evaluatieresultaten.
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappen in Machine Learning, De 7 stappen van machine learning
Is inferentie een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspellen?
Op het gebied van machinaal leren, specifiek in de context van Google Cloud Machine Learning, is de uitspraak "Inferentie is een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspelling" niet helemaal juist. Inferentie en voorspelling zijn verschillende fasen in de machine learning-pijplijn, die elk een ander doel dienen en op verschillende punten in de machine plaatsvinden
Welk ML-algoritme is geschikt om modellen te trainen voor het vergelijken van gegevensdocumenten?
Eén algoritme dat zeer geschikt is om een model te trainen voor het vergelijken van gegevensdocumenten, is het cosinus-gelijkenisalgoritme. Cosinus-overeenkomst is een maatstaf voor de gelijkenis tussen twee niet-nulvectoren van een inproductruimte die de cosinus van de hoek daartussen meet. In de context van documentvergelijking wordt het gebruikt om te bepalen
Wat zijn de belangrijkste verschillen bij het laden en trainen van de Iris-gegevensset tussen de Tensorflow 1- en Tensorflow 2-versies?
De oorspronkelijke code die werd geleverd om de irisgegevensset te laden en te trainen, is ontworpen voor TensorFlow 1 en werkt mogelijk niet met TensorFlow 2. Deze discrepantie ontstaat als gevolg van bepaalde wijzigingen en updates die in deze nieuwere versie van TensorFlow zijn geïntroduceerd, maar die in de volgende versies echter in detail zullen worden behandeld. onderwerpen die direct verband houden met TensorFlow
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappen in Machine Learning, Duidelijke en eenvoudige schatters
Machine learning-algoritmen kunnen nieuwe, onzichtbare gegevens leren voorspellen of classificeren. Wat houdt het ontwerp van voorspellende modellen van ongelabelde gegevens in?
Het ontwerp van voorspellende modellen voor ongelabelde gegevens in machine learning omvat verschillende belangrijke stappen en overwegingen. Niet-gelabelde gegevens verwijzen naar gegevens die geen vooraf gedefinieerde doellabels of -categorieën hebben. Het doel is om modellen te ontwikkelen die nieuwe, ongeziene gegevens nauwkeurig kunnen voorspellen of classificeren op basis van patronen en relaties die zijn geleerd uit de beschikbare gegevens.
Hoe bouw je een model in Google Cloud Machine Learning?
Om een model te bouwen in de Google Cloud Machine Learning Engine, moet u een gestructureerde workflow volgen die uit verschillende componenten bestaat. Deze componenten omvatten het voorbereiden van uw gegevens, het definiëren van uw model en het trainen ervan. Laten we elke stap in meer detail bekijken. 1. De gegevens voorbereiden: Voordat u een model maakt, is het cruciaal om uw gegevens voor te bereiden
Waarom is de evaluatie 80% voor training en 20% voor evaluatie, maar niet andersom?
De toewijzing van 80% gewicht aan training en 20% gewicht aan evalueren in de context van machine learning is een strategische beslissing op basis van verschillende factoren. Deze distributie is bedoeld om een evenwicht te vinden tussen het optimaliseren van het leerproces en het waarborgen van een nauwkeurige evaluatie van de prestaties van het model. In deze reactie gaan we dieper in op de redenen
Wat zijn gewichten en vooroordelen in AI?
Gewichten en vooroordelen zijn fundamentele concepten op het gebied van kunstmatige intelligentie, met name op het gebied van machine learning. Ze spelen een cruciale rol bij het trainen en functioneren van machine learning-modellen. Hieronder vindt u een uitgebreide uitleg van gewichten en vooroordelen, waarin hun betekenis wordt onderzocht en hoe ze worden gebruikt in de context van een machine
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introductie, Wat is machine learning
Wat is de definitie van een model in machine learning?
Een model in machine learning verwijst naar een wiskundige representatie of algoritme dat is getraind op een dataset om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het is een fundamenteel concept op het gebied van kunstmatige intelligentie en speelt een cruciale rol in verschillende toepassingen, variërend van beeldherkenning tot natuurlijke taalverwerking. In