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
Derin öğrenmede çağları kullanmanın amacı nedir?
Derin öğrenmede çağları kullanmanın amacı, eğitim verilerini modele yinelemeli olarak sunarak bir sinir ağını eğitmektir. Bir çağ, tüm eğitim veri kümesinden bir tam geçiş olarak tanımlanır. Her çağda model, çıktıyı tahmin ederken yaptığı hataya dayalı olarak dahili parametrelerini günceller.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme, Derin öğrenmeyle ilerleme, Model analizi, Sınav incelemesi
Mimari ve performans açısından temel, küçük ve büyük modeller arasındaki farklar nelerdi?
Mimari ve performans açısından temel, küçük ve büyük modeller arasındaki farklar, her modelde kullanılan katman, birim ve parametre sayısındaki farklılıklara bağlanabilir. Genel olarak, bir sinir ağı modelinin mimarisi, katmanlarının organizasyonuna ve düzenlenmesine atıfta bulunurken, performans, nasıl yapılacağına atıfta bulunur.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Aşırı uyum ve yetersiz uyum sorunları, Modelin fazla uydurma ve yetersiz uydurma problemlerini çözme - 2. bölüm, Sınav incelemesi
Model performansı açısından yetersiz uydurmanın fazla takmadan farkı nedir?
Yetersiz uyum ve fazla uyum, makine öğrenimi modellerinde performanslarını önemli ölçüde etkileyebilecek iki yaygın sorundur. Model performansı açısından yetersiz uyum, bir model verilerdeki temel kalıpları yakalamak için çok basit olduğunda ortaya çıkar ve bu da zayıf tahmin doğruluğuna neden olur. Öte yandan, aşırı uyum, bir model çok karmaşık hale geldiğinde gerçekleşir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Aşırı uyum ve yetersiz uyum sorunları, Modelin fazla uydurma ve yetersiz uydurma problemlerini çözme - 2. bölüm, Sınav incelemesi
Yetersiz uyum kavramını ve makine öğrenimi modellerinde neden ortaya çıktığını açıklayın.
Yetersiz uydurma, makine öğrenimi modellerinde, model verilerde mevcut olan temel kalıpları ve ilişkileri yakalayamadığı zaman ortaya çıkan bir olgudur. Verilerin karmaşıklığını doğru bir şekilde temsil edemeyecek kadar basit bir modelle sonuçlanan yüksek yanlılık ve düşük varyans ile karakterize edilir. Bu açıklamamızda,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Aşırı uyum ve yetersiz uyum sorunları, Modelin fazla uydurma ve yetersiz uydurma problemlerini çözme - 1. bölüm, Sınav incelemesi
Modelin yeni, görünmeyen veriler üzerindeki performansında gözlemlenen sapmalar nelerdi?
Bir makine öğrenimi modelinin yeni, görünmeyen veriler üzerindeki performansı, eğitim verileri üzerindeki performansından farklı olabilir. Genelleme hataları olarak da bilinen bu sapmalar, model ve verilerdeki çeşitli faktörlerden kaynaklanmaktadır. Görüntü sınıflandırma görevleri için Google Cloud tarafından sağlanan güçlü bir araç olan AutoML Vision bağlamında,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, AutoML Vision - bölüm 2, Sınav incelemesi