Загвар өмсөгчийг зохих ёсоор бэлтгэсэн эсэхийг яаж мэдэх вэ? Нарийвчлал нь гол үзүүлэлт мөн бөгөөд 90% -иас дээш байх ёстой юу?
Машин сургалтын загвар зөв бэлтгэгдсэн эсэхийг тодорхойлох нь загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг юм. Нарийвчлал нь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх чухал хэмжигдэхүүн (эсвэл бүр гол хэмжүүр) боловч энэ нь сайн бэлтгэгдсэн загварын цорын ганц үзүүлэлт биш юм. 90% -иас дээш нарийвчлалд хүрэх нь бүх нийтийнх биш юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Та бэлтгэгдсэн гүнзгий суралцах загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Сургалтанд хамрагдсан гүнзгий сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжүүр, арга техникийг ашиглаж болно. Үнэлгээний эдгээр аргууд нь судлаачид болон дадлагажигчдад загварынхаа үр нөлөө, үнэн зөвийг үнэлэх боломжийг олгож, тэдний гүйцэтгэл, сайжруулах боломжтой газруудын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгдөг. Энэ хариултанд бид түгээмэл хэрэглэгддэг үнэлгээний янз бүрийн аргуудыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Оршил, Python, TensorFlow, Keras-тэй гүнзгий суралцах, Шалгалтын тойм
Туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх нь загварын үр нөлөө, найдвартай байдлыг үнэлэх чухал алхам юм. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тэй гүнзгий суралцахад туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашиглаж болох хэд хэдэн арга техник, хэмжүүр байдаг. Эдгээр
TensorFlow ашиглан CNN-ийг хэрхэн сургаж, оновчтой болгох вэ, түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх нийтлэг үнэлгээний хэмжүүрүүд юу вэ?
TensorFlow ашиглан Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургах, оновчтой болгох нь хэд хэдэн алхам, арга техникийг агуулдаг. Энэ хариултанд бид үйл явцын дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгч, CNN загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг зарим нийтлэг үнэлгээний хэмжүүрүүдийн талаар ярилцах болно. TensorFlow ашиглан CNN сургахын тулд эхлээд архитектурыг тодорхойлох хэрэгтэй
SVM оновчлолд SVM нь өгөгдөлд зөв тохирох эсэхийг бид хэрхэн шалгах вэ?
Дэмжлэгийн вектор машин (SVM) нь SVM оновчлолд өгөгдөлд зөв тохирох эсэхийг шалгахын тулд хэд хэдэн үнэлгээний аргыг ашиглаж болно. Эдгээр аргууд нь SVM загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэх, сургалтын өгөгдлөөс үр дүнтэй суралцах, үл үзэгдэх тохиолдлуудад үнэн зөв таамаглал гаргахад чиглэгддэг. Энэ хариултанд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM оновчлол, Шалгалтын тойм
Python дээрх машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд R-squared-ийг хэрхэн ашиглах вэ?
R-squared буюу детерминацийн коэффициент гэж нэрлэдэг бөгөөд Python дээрх машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг статистик хэмжүүр юм. Энэ нь загварын таамаглал нь ажиглагдсан өгөгдөлд хэр нийцэж байгааг харуулж байна. Энэ хэмжигдэхүүнийг регрессийн шинжилгээнд өргөнөөр ашигладаг бөгөөд загварын тохирох байдлыг үнэлэх. руу
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, R квадрат онол, Шалгалтын тойм
Регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагчийг суулгахын зорилго юу вэ?
Регрессийн сургалт, туршилтад ангилагч суурилуулах нь Хиймэл оюун ухаан ба Машины сургалтын салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Регрессийн үндсэн зорилго нь оролтын шинж чанарт үндэслэн тасралтгүй тоон утгыг урьдчилан таамаглах явдал юм. Гэсэн хэдий ч бид тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглахын оронд өгөгдлийг салангид ангилалд ангилах шаардлагатай хувилбарууд байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол болох TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь машин сургалтын ерөнхий шугамд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үүний зорилго нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлж, үр дүнтэй байдлын талаар үнэ цэнэтэй ойлголт өгөх явдал юм. Загваруудын хийсэн таамаглалыг үндсэн үнэний шошготой харьцуулснаар Үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь идэвхжүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
Сургагдсан загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд AutoML Natural Language ямар үнэлгээний хэмжүүрээр хангадаг вэ?
Google Cloud Machine Learning-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл болох AutoML Natural Language нь захиалгат текстийн ангиллын чиглэлээр бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх олон төрлийн үнэлгээний хэмжүүрүүдийг санал болгодог. Эдгээр үнэлгээний хэмжүүрүүд нь загварын үр ашиг, үнэн зөвийг тодорхойлоход чухал ач холбогдолтой бөгөөд хэрэглэгчдэд өөрсдийнхөө талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Текстийг тусгайлан ангилах AutoML байгалийн хэл, Шалгалтын тойм
AutoML Хүснэгтэнд дүн шинжилгээ хийх таб ямар мэдээлэл өгдөг вэ?
AutoML Хүснэгт дэх Analyse таб нь бэлтгэгдсэн машин сургалтын загварын талаар янз бүрийн чухал мэдээлэл, ойлголтыг өгдөг. Энэ нь хэрэглэгчдэд загварын гүйцэтгэлийг ойлгох, түүний үр нөлөөг үнэлэх, үндсэн өгөгдлийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголт авах боломжийг олгодог цогц хэрэгсэл, дүрслэлийг санал болгодог. Энд байгаа мэдээллийн гол хэсгүүдийн нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, AutoML хүснэгтүүд, Шалгалтын тойм
- 1
- 2