כיצד ניתן לזהות הטיות בלמידת מכונה וכיצד ניתן למנוע הטיות אלו?
זיהוי הטיות במודלים של למידת מכונה הוא היבט מכריע בהבטחת מערכות AI הוגנות ואתיות. הטיות יכולות לנבוע משלבים שונים של צינור למידת המכונה, כולל איסוף נתונים, עיבוד מקדים, בחירת תכונות, אימון מודלים ופריסה. זיהוי הטיות כולל שילוב של ניתוח סטטיסטי, ידע בתחום וחשיבה ביקורתית. בתגובה זו, אנחנו
האם גודל אצווה, עידן וגודל מערך הנתונים כולם היפרפרמטרים?
גודל אצווה, עידן וגודל מערך הנתונים הם אכן היבטים מכריעים בלמידת מכונה, ולרוב מכונים היפרפרמטרים. כדי להבין את המושג הזה, בואו נעמיק בכל מונח בנפרד. גודל אצווה: גודל האצווה הוא היפרפרמטר המגדיר את מספר הדגימות שעובדו לפני עדכון משקלי הדגם במהלך האימון. זה משחק
האם ניתן להשתמש ב-TensorBoard באינטרנט?
כן, אפשר להשתמש ב- TensorBoard באינטרנט להמחשת מודלים של למידת מכונה. TensorBoard הוא כלי הדמיה רב עוצמה המגיע עם TensorFlow, מסגרת למידת מכונה פופולרית בקוד פתוח שפותחה על ידי גוגל. זה מאפשר לך לעקוב ולחזות בהיבטים שונים של מודלים של למידת מכונה שלך, כגון גרפי מודל, מדדי אימון והטמעות. על ידי הדמיה של אלה
היכן ניתן למצוא את מערך הנתונים של Iris המשמש בדוגמה?
כדי למצוא את מערך הנתונים של Iris המשמש בדוגמה, ניתן לגשת אליו דרך מאגר הלמידה של מכונה של UCI. מערך הנתונים של Iris הוא מערך נתונים נפוץ בתחום למידת מכונה עבור משימות סיווג, במיוחד בהקשרים חינוכיים בשל הפשטות והיעילות שלו בהדגמת אלגוריתמים שונים של למידת מכונה. מכונת UCI
מהו דגם שנאי גנרטיבי מראש (GPT)?
Transformer Generative Pre-trained (GPT) הוא סוג של מודל בינה מלאכותית המנצל למידה ללא פיקוח כדי להבין וליצור טקסט דמוי אדם. מודלים של GPT מאומנים מראש על כמויות עצומות של נתוני טקסט וניתן לכוון אותם למשימות ספציפיות כמו הפקת טקסט, תרגום, סיכום ומענה לשאלות. בהקשר של למידת מכונה, במיוחד בתוך
האם Python הכרחי עבור למידת מכונה?
Python היא שפת תכנות בשימוש נרחב בתחום למידת מכונה (ML) בשל הפשטות, הרבגוניות שלה והזמינות של ספריות ומסגרות רבות התומכות במשימות ML. אמנם אין זה חובה להשתמש ב-Python עבור ML, אבל זה די מומלץ ומועדף על ידי מתרגלים וחוקרים רבים ב-
האם מודל ללא פיקוח צריך הכשרה למרות שאין לו נתונים מסומנים?
מודל לא מפוקח בלמידת מכונה אינו מצריך נתונים מסומנים לצורך אימון מכיוון שהוא שואף למצוא דפוסים ויחסים בתוך הנתונים ללא תוויות מוגדרות מראש. למרות שלמידה ללא פיקוח אינה כרוכה בשימוש בנתונים מסומנים, המודל עדיין צריך לעבור תהליך הדרכה כדי ללמוד את המבנה הבסיסי של הנתונים
מהן כמה דוגמאות ללמידה בפיקוח למחצה?
למידה מפוקחת למחצה היא פרדיגמת למידת מכונה הנופלת בין למידה מפוקחת (בה כל הנתונים מסומנים) לבין למידה לא מפוקחת (כאשר אין נתונים מסומנים). בלמידה מפוקחת למחצה, האלגוריתם לומד משילוב של כמות קטנה של נתונים מסומנים וכמות גדולה של נתונים לא מסומנים. גישה זו שימושית במיוחד בעת השגה
איך יודעים מתי להשתמש באימון מפוקח לעומת לא מפוקח?
למידה מפוקחת ולא מפוקחת הם שני סוגים בסיסיים של פרדיגמות למידת מכונה המשרתות מטרות שונות המבוססות על אופי הנתונים והמטרות של המשימה שעל הפרק. ההבנה מתי להשתמש בהדרכה מפוקחת לעומת אימון לא מפוקח חיונית בתכנון מודלים יעילים של למידת מכונה. הבחירה בין שתי הגישות הללו תלויה
איך אפשר לדעת אם דוגמנית מאומנת כהלכה? האם דיוק הוא אינדיקטור מרכזי והאם הוא חייב להיות מעל 90%?
קביעה אם מודל למידת מכונה מאומן כראוי היא היבט קריטי בתהליך פיתוח המודל. בעוד שדיוק הוא מדד חשוב (או אפילו מדד מפתח) בהערכת הביצועים של מודל, הוא אינו המדד היחיד למודל מאומן היטב. השגת דיוק מעל 90% אינה אוניברסלי