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
מהי המטרה של שימוש בתקופות בלמידה עמוקה?
מטרת השימוש בתקופות בלמידה עמוקה היא לאמן רשת עצבית על ידי הצגת נתוני האימון באופן איטרטיבי למודל. עידן מוגדר כמעבר שלם אחד בכל מערך ההכשרה. במהלך כל תקופה, המודל מעדכן את הפרמטרים הפנימיים שלו על סמך השגיאה שהוא עושה בחיזוי הפלט
מה היו ההבדלים בין המודלים הבסיסיים, הקטנים והגדולים יותר מבחינת ארכיטקטורה וביצועים?
ניתן לייחס את ההבדלים בין קו הבסיס, המודלים הקטנים והגדולים יותר במונחים של ארכיטקטורה וביצועים לשונות במספר השכבות, היחידות והפרמטרים המשמשים בכל מודל. באופן כללי, הארכיטקטורה של מודל רשת עצבית מתייחסת לארגון וסידור השכבות שלו, בעוד שביצועים מתייחסים לאופן שבו
במה שונה התאמה נמוכה מהתאמה יתר מבחינת ביצועי הדגם?
תת-התאמה והתאמת יתר הן שתי בעיות נפוצות במודלים של למידת מכונה שיכולות להשפיע באופן משמעותי על הביצועים שלהם. במונחים של ביצועי מודל, תת-התאמה מתרחשת כאשר מודל פשוט מכדי ללכוד את הדפוסים הבסיסיים בנתונים, וכתוצאה מכך דיוק חיזוי ירוד. מצד שני, התאמה יתר מתרחשת כאשר דגם הופך מורכב מדי
הסבירו את המושג תת-התאמה ומדוע הוא מתרחש במודלים של למידת מכונה.
תת-התאמה היא תופעה המתרחשת במודלים של למידת מכונה כאשר המודל לא מצליח ללכוד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים הקיימים בנתונים. הוא מאופיין בהטיה גבוהה ובשונות נמוכה, וכתוצאה מכך מודל פשוט מכדי לייצג במדויק את מורכבות הנתונים. בהסבר הזה, נעשה זאת
מה היו הסטיות שנצפו בביצועי המודל על נתונים חדשים שלא נראים?
הביצועים של מודל למידת מכונה על נתונים חדשים, בלתי נראים יכולים לסטות מהביצועים שלו על נתוני האימון. סטיות אלו, הידועות גם בשם שגיאות הכללה, נובעות ממספר גורמים במודל ובנתונים. בהקשר של AutoML Vision, כלי רב עוצמה שמסופק על ידי Google Cloud עבור משימות סיווג תמונות,