Kako se zna da li je model pravilno obučen? Da li je tačnost ključni pokazatelj i da li mora biti iznad 90%?
Utvrđivanje da li je model mašinskog učenja pravilno obučen je kritičan aspekt procesa razvoja modela. Iako je tačnost važna metrika (ili čak ključna metrika) u procjeni performansi modela, ona nije jedini pokazatelj dobro obučenog modela. Postizanje tačnosti iznad 90% nije univerzalno
Da li je testiranje ML modela u odnosu na podatke koji su se prethodno mogli koristiti u obuci modela odgovarajuća faza evaluacije u mašinskom učenju?
Faza evaluacije u mašinskom učenju je kritičan korak koji uključuje testiranje modela u odnosu na podatke kako bi se procijenio njegov učinak i djelotvornost. Prilikom evaluacije modela općenito se preporučuje korištenje podataka koje model nije vidio tokom faze obuke. Ovo pomaže da se osiguraju nepristrasni i pouzdani rezultati evaluacije.
Da li je zaključivanje dio obuke modela, a ne predviđanje?
U području mašinskog učenja, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learning, izjava "Zaključivanje je dio obuke modela, a ne predviđanje" nije sasvim tačna. Zaključivanje i predviđanje su različite faze u cevovodu mašinskog učenja, od kojih svaka služi različitoj svrsi i javlja se u različitim tačkama u
Koji je ML algoritam pogodan za obuku modela za poređenje dokumenata podataka?
Jedan algoritam koji je dobro prikladan za obuku modela za poređenje dokumenata podataka je algoritam kosinusne sličnosti. Kosinusna sličnost je mjera sličnosti između dva vektora različita od nule unutarnjeg produktnog prostora koja mjeri kosinus ugla između njih. U kontekstu poređenja dokumenata, koristi se za određivanje
Koje su glavne razlike u učitavanju i obučavanju skupa podataka Iris između verzija Tensorflow 1 i Tensorflow 2?
Originalni kod koji je dat za učitavanje i obuku skupa podataka o šarenici je dizajniran za TensorFlow 1 i možda neće raditi s TensorFlow 2. Ovo neslaganje nastaje zbog određenih promjena i ažuriranja uvedenih u ovoj novijoj verziji TensorFlow-a, koje će, međutim, biti detaljno pokrivene u narednim teme koje će se direktno odnositi na TensorFlow
Algoritmi mašinskog učenja mogu naučiti da predviđaju ili klasifikuju nove, nevidljive podatke. Šta uključuje dizajn prediktivnih modela neoznačenih podataka?
Dizajn prediktivnih modela za neoznačene podatke u mašinskom učenju uključuje nekoliko ključnih koraka i razmatranja. Neoznačeni podaci odnose se na podatke koji nemaju unaprijed definirane ciljne oznake ili kategorije. Cilj je razviti modele koji mogu precizno predvideti ili klasifikovati nove, nevidljive podatke na osnovu obrazaca i odnosa naučenih iz dostupnih podataka.
Kako izgraditi model u Google Cloud Machine Learning?
Da biste izgradili model u Google Cloud Machine Learning Engineu, trebate slijediti strukturirani tok rada koji uključuje različite komponente. Ove komponente uključuju pripremu vaših podataka, definiranje vašeg modela i obuku. Istražimo svaki korak detaljnije. 1. Priprema podataka: Prije kreiranja modela, ključno je pripremiti svoj
Zašto je evaluacija 80% za obuku i 20% za evaluaciju, a ne suprotno?
Dodjela 80% težine treningu i 20% težine evaluaciji u kontekstu mašinskog učenja je strateška odluka zasnovana na nekoliko faktora. Ova distribucija ima za cilj da uspostavi ravnotežu između optimizacije procesa učenja i osiguravanja tačne evaluacije performansi modela. U ovom odgovoru ćemo se pozabaviti razlozima
Šta su težine i predrasude u AI?
Težine i predrasude su fundamentalni koncepti u oblasti veštačke inteligencije, posebno u domenu mašinskog učenja. Oni igraju ključnu ulogu u obuci i funkcionisanju modela mašinskog učenja. Ispod je sveobuhvatno objašnjenje pondera i predrasuda, istražujući njihov značaj i kako se koriste u kontekstu mašine
Koja je definicija modela u mašinskom učenju?
Model u mašinskom učenju odnosi se na matematičku reprezentaciju ili algoritam koji je obučen na skupu podataka da donosi predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. To je temeljni koncept u području umjetne inteligencije i igra ključnu ulogu u različitim aplikacijama, od prepoznavanja slika do obrade prirodnog jezika. U