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
האם בדיקת מודל ML מול נתונים שהיו יכולים לשמש בעבר בהכשרת מודלים היא שלב הערכה נכון בלמידת מכונה?
שלב ההערכה בלמידת מכונה הוא שלב קריטי הכולל בדיקת המודל מול נתונים כדי להעריך את הביצועים והיעילות שלו. בעת הערכת מודל, מומלץ בדרך כלל להשתמש בנתונים שלא נראו על ידי המודל בשלב ההכשרה. זה עוזר להבטיח תוצאות הערכה חסרות פניות ואמינות.
האם מסקנות הן חלק מאימון המודל ולא חיזוי?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, ההצהרה "הסקת מסקנות היא חלק מהכשרת המודל ולא חיזוי" אינה מדויקת לחלוטין. מסקנות וחיזוי הם שלבים נפרדים בצינור למידת המכונה, כל אחד משרת מטרה אחרת ומתרחש בנקודות שונות
איזה אלגוריתם ML מתאים לאימון מודל להשוואת מסמכי נתונים?
אלגוריתם אחד שמתאים להכשיר מודל להשוואת מסמכי נתונים הוא אלגוריתם הדמיון הקוסינוס. דמיון קוסינוס הוא מדד לדמיון בין שני וקטורים שאינם אפס של מרחב מכפלה פנימי המודד את הקוסינוס של הזווית ביניהם. בהקשר של השוואת מסמכים, הוא משמש לקביעה
מהם ההבדלים העיקריים בטעינה והדרכה של מערך הנתונים של Iris בין גרסאות Tensorflow 1 ו- Tensorflow 2?
הקוד המקורי שסופק כדי לטעון ולהכשיר את מערך הנתונים הקשתית תוכנן עבור TensorFlow 1 וייתכן שלא יעבוד עם TensorFlow 2. אי התאמה זו נובעת עקב שינויים ועדכונים מסוימים שהוצגו בגרסה החדשה יותר של TensorFlow, אשר עם זאת ייסקרו בפירוט בהמשך. נושאים שיתייחסו ישירות ל- TensorFlow
אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים ללמוד לחזות או לסווג נתונים חדשים שלא נראים. מה כולל העיצוב של מודלים חזויים של נתונים לא מסומנים?
העיצוב של מודלים חזויים לנתונים לא מסומנים בלמידת מכונה כרוך במספר שלבים ושיקולים מרכזיים. נתונים ללא תווית מתייחסים לנתונים שאין להם תוויות יעד או קטגוריות מוגדרות מראש. המטרה היא לפתח מודלים שיכולים לחזות או לסווג במדויק נתונים חדשים ובלתי נראים על סמך דפוסים ויחסים שנלמדו מהמידע הזמין
איך בונים מודל ב-Google Cloud Machine Learning?
כדי לבנות מודל ב-Google Cloud Machine Learning Engine, עליך לעקוב אחר זרימת עבודה מובנית הכוללת רכיבים שונים. רכיבים אלה כוללים הכנת הנתונים שלך, הגדרת המודל שלך והכשרתו. בואו נחקור כל שלב ביתר פירוט. 1. הכנת הנתונים: לפני יצירת מודל, חשוב להכין את המודל שלך
למה ההערכה היא 80% לאימון ו-20% להערכה אבל לא להיפך?
ההקצאה של 80% משקל לאימון ו-20% משקל להערכה בהקשר של למידת מכונה היא החלטה אסטרטגית המבוססת על מספר גורמים. הפצה זו שמה לה למטרה ליצור איזון בין ייעול תהליך הלמידה והבטחת הערכה מדויקת של ביצועי המודל. בתגובה זו נעמיק בסיבות
מהם משקלים והטיות ב-AI?
משקולות והטיות הם מושגים בסיסיים בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בתחום למידת מכונה. הם ממלאים תפקיד מכריע באימון ובתפקוד של מודלים של למידת מכונה. להלן הסבר מקיף על משקלים והטיות, בוחן את משמעותם וכיצד הם משמשים בהקשר של מכונה
מהי ההגדרה של מודל בלמידת מכונה?
מודל בלמידת מכונה מתייחס לייצוג או אלגוריתם מתמטי שמאומנים על מערך נתונים לבצע תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זהו מושג בסיסי בתחום הבינה המלאכותית והוא ממלא תפקיד מכריע ביישומים שונים, החל מזיהוי תמונה ועד לעיבוד שפה טבעית. ב