Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
Makine öğrenimi alanında hiperparametreler, bir algoritmanın performansını ve davranışını belirlemede çok önemli bir rol oynar. Hiperparametreler, öğrenme süreci başlamadan önce ayarlanan parametrelerdir. Eğitim sırasında öğrenilmezler; bunun yerine öğrenme sürecinin kendisini kontrol ederler. Bunun aksine, ağırlıklar gibi model parametreleri eğitim sırasında öğrenilir.
Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
Bir makine öğrenimi modelindeki dönem sayısı ile tahminin doğruluğu arasındaki ilişki, modelin performansını ve genelleme yeteneğini önemli ölçüde etkileyen önemli bir husustur. Bir çağ, tüm eğitim veri kümesi boyunca tek bir tam geçişi ifade eder. Dönem sayısının tahmin doğruluğunu nasıl etkilediğini anlamak önemlidir
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Aşırı uyum ve yetersiz uyum sorunları, Modelin fazla uydurma ve yetersiz uydurma problemlerini çözme - 1. bölüm
Toplu iş boyutu, çağ ve veri kümesi boyutu tüm hiperparametreler midir?
Toplu iş boyutu, dönem ve veri kümesi boyutu gerçekten de makine öğreniminde çok önemli unsurlardır ve genellikle hiper parametreler olarak adlandırılır. Bu kavramı anlamak için her terimi ayrı ayrı ele alalım. Toplu iş boyutu: Toplu iş boyutu, eğitim sırasında modelin ağırlıkları güncellenmeden önce işlenen örneklerin sayısını tanımlayan bir hiper parametredir. Çalışıyor
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Makine öğreniminin 7 adımı
ML ayarlama parametreleri ve hiperparametreler birbirleriyle nasıl ilişkilidir?
Ayarlama parametreleri ve hiperparametreler, makine öğrenimi alanındaki ilgili kavramlardır. Ayarlama parametreleri belirli bir makine öğrenme algoritmasına özeldir ve eğitim sırasında algoritmanın davranışını kontrol etmek için kullanılır. Öte yandan hiperparametreler, verilerden öğrenilmeyen ancak veriden önce ayarlanan parametrelerdir.
Hiperparametreler nelerdir?
Hiperparametreler, makine öğrenimi alanında, özellikle de Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında çok önemli bir rol oynar. Hiperparametreleri anlamak için öncelikle makine öğrenimi kavramını kavramak önemlidir. Makine öğrenimi, verilerden öğrenebilen algoritmalar ve modeller geliştirmeye odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir ve
Degrade Arttırma algoritması nedir?
Yapay Zeka alanındaki, özellikle Google Bulut Makine Öğrenimi bağlamındaki eğitim modelleri, öğrenme sürecini optimize etmek ve tahminlerin doğruluğunu artırmak için çeşitli algoritmaların kullanılmasını içerir. Böyle bir algoritma Gradient Boosting algoritmasıdır. Gradient Boosting, birden fazla zayıf öğrenciyi birleştiren güçlü bir topluluk öğrenme yöntemidir;
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 2
Daha yüksek doğruluk elde etmek için makine öğrenimi algoritmalarının iç işleyişini daha derinlemesine araştırmak neden gereklidir?
Makine öğrenimi algoritmalarında daha yüksek doğruluk elde etmek için iç işleyişlerine daha derinlemesine inmek gerekir. Bu, özellikle karmaşık sinir ağlarının oyun oynamak gibi görevleri yerine getirmek üzere eğitildiği derin öğrenme alanında doğrudur. Bu algoritmaların altında yatan mekanizmaları ve ilkeleri anlayarak, bilinçli hale getirebiliriz.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, TensorFlow ve Open AI ile bir oyun oynamak için bir sinir ağını eğitme, Giriş, Sınav incelemesi
AI Platform Optimizer'ı kullanmak için anlaşılması gereken üç terim nedir?
AI Platform Optimizer'ı Google Cloud AI Platform'da etkili bir şekilde kullanmak için üç temel terimi anlamak önemlidir: çalışma, deneme ve ölçüm. Bu terimler, AI Platform Optimizer'ın yeteneklerini anlamanın ve bunlardan yararlanmanın temelini oluşturur. İlk olarak, bir çalışma, bir optimizasyonu optimize etmeyi amaçlayan düzenlenmiş bir dizi denemeyi ifade eder.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Google Cloud AI Platformu, AI Platform Optimize Edici, Sınav incelemesi
AI Platform Optimizer, makine öğrenimi olmayan sistemleri optimize etmek için nasıl kullanılabilir?
AI Platform Optimizer, makine öğrenimi olmayan sistemleri optimize etmek için kullanılabilen, Google Cloud tarafından sunulan güçlü bir araçtır. Öncelikle makine öğrenimi modellerini optimize etmek için tasarlanmış olsa da, optimizasyon teknikleri uygulanarak makine öğrenimi olmayan sistemlerin performansını artırmak için de kullanılabilir. AI Platform Optimizer'ın nasıl kullanılabileceğini anlamak için
Yanlış etiketlenmiş resimler veya modelinizin performansıyla ilgili başka sorunlar tespit ederseniz ne yapabilirsiniz?
Makine öğrenimi modelleriyle çalışırken, yanlış etiketlenmiş resimlerle veya modelin performansıyla ilgili diğer sorunlarla karşılaşmak alışılmadık bir durum değildir. Bu sorunlar, verileri etiketlemedeki insan hatası, eğitim verilerindeki önyargılar veya modelin kendi sınırlamaları gibi çeşitli nedenlerden kaynaklanabilir. Ancak önemli olan bunları ele almak
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 2, Sınav incelemesi
- 1
- 2