מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
בתחום למידת המכונה, היפרפרמטרים ממלאים תפקיד מכריע בקביעת הביצועים וההתנהגות של אלגוריתם. היפרפרמטרים הם פרמטרים שנקבעים לפני תחילת תהליך הלמידה. הם לא נלמדים במהלך האימון; במקום זאת, הם שולטים בתהליך הלמידה עצמו. לעומת זאת, פרמטרים של מודל נלמדים במהלך האימון, כמו משקולות
מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
הקשר בין מספר העידנים במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי הוא היבט מכריע שמשפיע באופן משמעותי על הביצועים ויכולת ההכללה של המודל. עידן מתייחס למעבר שלם אחד בכל מערך ההכשרה. חשוב להבין כיצד מספר העידנים משפיע על דיוק הניבוי
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
כיצד פרמטרי כוונון ML והיפרפרמטרים קשורים זה לזה?
פרמטרי כוונון ופרמטרים היפר הם מושגים קשורים בתחום למידת מכונה. פרמטרי כוונון הם ספציפיים לאלגוריתם מסוים של למידת מכונה ומשמשים לשליטה בהתנהגות האלגוריתם במהלך האימון. מצד שני, היפרפרמטרים הם פרמטרים שאינם נלמדים מהנתונים אך נקבעים לפני ה-
מהם היפרפרמטרים?
היפרפרמטרים ממלאים תפקיד מכריע בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning. כדי להבין היפרפרמטרים, חשוב להבין תחילה את הרעיון של למידת מכונה. למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת בפיתוח אלגוריתמים ומודלים שיכולים ללמוד מנתונים ו
מהו האלגוריתם לשיפור הדרגתיות?
מודלים של הדרכה בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, כוללים שימוש באלגוריתמים שונים כדי לייעל את תהליך הלמידה ולשפר את דיוק התחזיות. אלגוריתם אחד כזה הוא האלגוריתם Gradient Boosting. Gradient Boosting היא שיטת למידה אנסמבל עוצמתית המשלבת מספר לומדים חלשים, כגון
מדוע יש צורך להעמיק בפעולות הפנימיות של אלגוריתמי למידת מכונה על מנת להגיע לדיוק גבוה יותר?
כדי להשיג דיוק גבוה יותר באלגוריתמים של למידת מכונה, יש צורך להעמיק בפעולתם הפנימית. זה נכון במיוחד בתחום הלמידה העמוקה, שבו רשתות עצביות מורכבות מאומנות לבצע משימות כמו משחק משחקים. על ידי הבנת המנגנונים והעקרונות הבסיסיים של אלגוריתמים אלה, אנו יכולים להפוך מושכלים
מהם שלושת המונחים שצריך להבין כדי להשתמש ב-AI Platform Optimizer?
כדי להשתמש ביעילות ב-AI Platform Optimizer ב-Google Cloud AI Platform, חיוני להבין שלושה מונחי מפתח: מחקר, ניסוי ומדידה. מונחים אלה מהווים את הבסיס להבנה ולמינוף היכולות של AI Platform Optimizer. ראשית, מחקר מתייחס לסט מתוזמר של ניסויים שמטרתם לייעל את א
כיצד ניתן להשתמש ב-AI Platform Optimizer כדי לייעל מערכות שאינן למידת מכונה?
AI Platform Optimizer הוא כלי רב עוצמה המוצע על ידי Google Cloud, שניתן להשתמש בו כדי לייעל מערכות שאינן למידת מכונה. למרות שהוא מיועד בעיקר לאופטימיזציה של מודלים של למידת מכונה, ניתן למנף אותו גם כדי לשפר את הביצועים של מערכות שאינן ML על ידי יישום טכניקות אופטימיזציה. כדי להבין כיצד ניתן להשתמש ב-AI Platform Optimizer ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, פלטפורמת AI של Google Cloud, ייעול פלטפורמת AI, סקירת בחינה
מה אתה יכול לעשות אם אתה מזהה תמונות עם תיוג שגוי או בעיות אחרות בביצועי הדגם שלך?
כשעובדים עם מודלים של למידת מכונה, זה לא נדיר להיתקל בתמונות עם תיוג שגוי או בעיות אחרות בביצועי המודל. בעיות אלו יכולות להתעורר מסיבות שונות כמו טעות אנוש בתיוג הנתונים, הטיות בנתוני ההדרכה או מגבלות של המודל עצמו. עם זאת, חשוב להתייחס לאלו
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, התקדמות בלימוד מכונה, AutoML Vision - חלק 2, סקירת בחינה
- 1
- 2