Kako se mogu otkriti pristranosti u mašinskom učenju i kako se mogu spriječiti te pristranosti?
Otkrivanje pristrasnosti u modelima mašinskog učenja je ključni aspekt osiguravanja poštenih i etičkih AI sistema. Predrasude mogu nastati iz različitih faza procesa mašinskog učenja, uključujući prikupljanje podataka, prethodnu obradu, odabir karakteristika, obuku modela i implementaciju. Otkrivanje predrasuda uključuje kombinaciju statističke analize, znanja iz domena i kritičkog mišljenja. U ovom odgovoru, mi
Da li su veličina serije, epoha i veličina skupa podataka svi hiperparametri?
Veličina serije, epoha i veličina skupa podataka su zaista ključni aspekti u mašinskom učenju i obično se nazivaju hiperparametrima. Da bismo razumjeli ovaj koncept, udubimo se u svaki pojam pojedinačno. Veličina serije: Veličina serije je hiperparametar koji definira broj obrađenih uzoraka prije nego što se težine modela ažuriraju tokom treninga. Igra se
Može li se TensorBoard koristiti na mreži?
Da, možete koristiti TensorBoard online za vizualizaciju modela mašinskog učenja. TensorBoard je moćan alat za vizualizaciju koji dolazi s TensorFlow, popularnim open-source okvirom za strojno učenje koji je razvio Google. Omogućava vam da pratite i vizualizirate različite aspekte vaših modela mašinskog učenja, kao što su grafovi modela, metrika obuke i ugrađivanje. Vizualizacijom ovih
Gdje se može pronaći skup podataka Iris korišten u primjeru?
Da biste pronašli skup podataka Iris koji se koristi u primjeru, možete mu pristupiti preko UCI repozitorija mašinskog učenja. Iris skup podataka je skup podataka koji se obično koristi u polju mašinskog učenja za zadatke klasifikacije, posebno u obrazovnom kontekstu zbog svoje jednostavnosti i efikasnosti u demonstriranju različitih algoritama mašinskog učenja. UCI mašina
Šta je generativni prethodno obučeni transformator (GPT) model?
Generativni unaprijed obučeni transformator (GPT) je vrsta modela umjetne inteligencije koji koristi učenje bez nadzora za razumijevanje i generiranje teksta nalik čovjeku. GPT modeli su prethodno obučeni za ogromne količine tekstualnih podataka i mogu se fino podesiti za specifične zadatke kao što su generiranje teksta, prevođenje, sumiranje i odgovaranje na pitanja. U kontekstu mašinskog učenja, posebno unutar
Da li je Python neophodan za mašinsko učenje?
Python je široko korišćen programski jezik u oblasti mašinskog učenja (ML) zbog svoje jednostavnosti, svestranosti i dostupnosti brojnih biblioteka i okvira koji podržavaju ML zadatke. Iako nije uslov za korištenje Python-a za ML, to je prilično preporučeno i preferirano od strane mnogih praktičara i istraživača u
Da li je modelu bez nadzora potrebna obuka iako nema označene podatke?
Model bez nadzora u mašinskom učenju ne zahteva označene podatke za obuku jer ima za cilj da pronađe obrasce i odnose unutar podataka bez unapred definisanih oznaka. Iako učenje bez nadzora ne uključuje korištenje označenih podataka, model još uvijek treba proći proces obuke kako bi naučio temeljnu strukturu podataka
Koji su neki primjeri polunadgledanog učenja?
Polunadzirano učenje je paradigma mašinskog učenja koja se nalazi između učenja pod nadzorom (gdje su svi podaci označeni) i učenja bez nadzora (gdje podaci nisu označeni). U polu-nadgledanom učenju, algoritam uči iz kombinacije male količine označenih podataka i velike količine neoznačenih podataka. Ovaj pristup je posebno koristan pri dobijanju
Kako neko znati kada treba koristiti obuku pod nadzorom u odnosu na nenadgledanu?
Nadzirano i nenadgledano učenje su dvije osnovne vrste paradigmi mašinskog učenja koje služe različitim svrhama zasnovanim na prirodi podataka i ciljevima zadatka. Razumijevanje kada treba koristiti obuku pod nadzorom u odnosu na obuku bez nadzora je ključno u dizajniranju učinkovitih modela mašinskog učenja. Izbor između ova dva pristupa zavisi
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