Wat is de relatie tussen een aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling door het model uit te voeren?
De relatie tussen het aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling is een cruciaal aspect dat een aanzienlijke invloed heeft op de prestaties en het generalisatievermogen van het model. Een tijdperk verwijst naar één volledige passage door de gehele trainingsdataset. Het is essentieel om te begrijpen hoe het aantal tijdperken de nauwkeurigheid van de voorspellingen beïnvloedt
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemen met overfitting en underfitting, Problemen met overfitting en underfitting van modellen oplossen - deel 1
Wat is het doel van het gebruik van tijdperken in diep leren?
Het doel van het gebruik van tijdperken in deep learning is om een neuraal netwerk te trainen door de trainingsgegevens iteratief aan het model te presenteren. Een tijdvak wordt gedefinieerd als één volledige doorgang door de gehele trainingsdataset. Tijdens elk tijdvak werkt het model zijn interne parameters bij op basis van de fout die het maakt bij het voorspellen van de uitvoer
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Vooruitgaan met diep leren, Modelanalyse, Examenoverzicht
Wat waren de verschillen tussen de basismodellen, kleine en grotere modellen op het gebied van architectuur en prestaties?
De verschillen tussen de basislijn, kleine en grotere modellen in termen van architectuur en prestaties kunnen worden toegeschreven aan variaties in het aantal lagen, eenheden en parameters die in elk model worden gebruikt. Over het algemeen verwijst de architectuur van een neuraal netwerkmodel naar de organisatie en rangschikking van de lagen, terwijl prestatie verwijst naar hoe
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemen met overfitting en underfitting, Problemen met overfitting en underfitting van modellen oplossen - deel 2, Examenoverzicht
Hoe verschilt underfitting van overfitting in termen van modelprestaties?
Underfitting en overfitting zijn twee veelvoorkomende problemen in machine learning-modellen die hun prestaties aanzienlijk kunnen beïnvloeden. In termen van modelprestaties treedt underfitting op wanneer een model te eenvoudig is om de onderliggende patronen in de gegevens vast te leggen, wat resulteert in een slechte voorspellende nauwkeurigheid. Aan de andere kant vindt overfitting plaats wanneer een model te complex wordt
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemen met overfitting en underfitting, Problemen met overfitting en underfitting van modellen oplossen - deel 2, Examenoverzicht
Leg het concept van underfitting uit en waarom het voorkomt in machine learning-modellen.
Underfitting is een fenomeen dat optreedt in modellen voor machine learning wanneer het model de onderliggende patronen en relaties in de gegevens niet vastlegt. Het wordt gekenmerkt door een hoge bias en lage variantie, wat resulteert in een model dat te eenvoudig is om de complexiteit van de gegevens nauwkeurig weer te geven. In deze uitleg gaan we dat doen
Wat waren de waargenomen afwijkingen in de prestaties van het model op nieuwe, ongeziene gegevens?
De prestaties van een machine learning-model op nieuwe, ongeziene gegevens kunnen afwijken van de prestaties op de trainingsgegevens. Deze afwijkingen, ook wel generalisatiefouten genoemd, ontstaan door verschillende factoren in het model en de data. In de context van AutoML Vision, een krachtige tool van Google Cloud voor beeldclassificatietaken,
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Vooruitgang in machine learning, AutoML Vision - deel 2, Examenoverzicht