Makine öğrenimindeki önyargılar nasıl tespit edilebilir ve bu önyargılar nasıl önlenebilir?
Makine öğrenimi modellerindeki önyargıların tespit edilmesi, adil ve etik yapay zeka sistemlerinin sağlanmasında çok önemli bir husustur. Önyargılar, veri toplama, ön işleme, özellik seçimi, model eğitimi ve dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenimi hattının çeşitli aşamalarından kaynaklanabilir. Önyargıları tespit etmek istatistiksel analiz, alan bilgisi ve eleştirel düşünmenin bir kombinasyonunu içerir. Bu yanıtımızda,
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
TensorBoard çevrimiçi olarak kullanılabilir mi?
Evet, makine öğrenimi modellerini görselleştirmek için TensorBoard çevrimiçi olarak kullanılabilir. TensorBoard, Google tarafından geliştirilen popüler bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow ile birlikte gelen güçlü bir görselleştirme aracıdır. Model grafikleri, eğitim metrikleri ve yerleştirmeler gibi makine öğrenimi modellerinizin çeşitli yönlerini izlemenize ve görselleştirmenize olanak tanır. Bunları görselleştirerek
Örnekte kullanılan İris veri seti nerede bulunabilir?
Örnekte kullanılan Iris veri kümesini bulmak için ona UCI Makine Öğrenimi Havuzu aracılığıyla erişilebilir. Iris veri seti, basitliği ve çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını göstermedeki etkinliği nedeniyle, özellikle eğitim bağlamlarında, sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan bir veri kümesidir. UCI Makinesi
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Düz ve basit tahmin ediciler
Üretken Önceden Eğitimli Transformatör (GPT) modeli nedir?
Üretken Önceden Eğitimli Transformatör (GPT), insan benzeri metinleri anlamak ve oluşturmak için denetimsiz öğrenmeyi kullanan bir tür yapay zeka modelidir. GPT modelleri, çok miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiştir ve metin oluşturma, çeviri, özetleme ve soru yanıtlama gibi belirli görevler için ince ayarlar yapılabilir. Makine öğrenimi bağlamında, özellikle
Makine Öğrenimi için Python gerekli mi?
Python, basitliği, çok yönlülüğü ve ML görevlerini destekleyen çok sayıda kitaplık ve çerçevenin kullanılabilirliği nedeniyle Makine Öğrenimi (ML) alanında yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. ML için Python kullanmak bir zorunluluk olmasa da birçok uygulayıcı ve araştırmacı tarafından oldukça tavsiye edilmekte ve tercih edilmektedir.
Denetimsiz bir modelin etiketli verisi olmamasına rağmen eğitime ihtiyacı var mı?
Makine öğrenimindeki denetimsiz bir model, önceden tanımlanmış etiketler olmadan veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri bulmayı amaçladığından, eğitim için etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymaz. Denetimsiz öğrenme, etiketli verilerin kullanımını içermese de, verilerin temel yapısını öğrenmek için modelin yine de bir eğitim sürecinden geçmesi gerekir.
Yarı denetimli öğrenmenin bazı örnekleri nelerdir?
Yarı denetimli öğrenme, denetimli öğrenme (tüm verilerin etiketlendiği yer) ile denetimsiz öğrenme (hiçbir verinin etiketlenmediği yer) arasında kalan bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Yarı denetimli öğrenmede algoritma, az miktarda etiketli veri ile büyük miktarda etiketsiz verinin birleşiminden öğrenir. Bu yaklaşım özellikle elde edilirken faydalıdır.
Denetimli eğitime karşı denetimsiz eğitimin ne zaman kullanılacağını nasıl bilebiliriz?
Denetimli ve denetimsiz öğrenme, verilerin doğasına ve eldeki görevin hedeflerine bağlı olarak farklı amaçlara hizmet eden iki temel makine öğrenimi paradigması türüdür. Denetimli eğitime karşı denetimsiz eğitimin ne zaman kullanılacağını anlamak, etkili makine öğrenimi modellerinin tasarlanması açısından çok önemlidir. Bu iki yaklaşım arasındaki seçim bağlıdır
Bir modelin uygun şekilde eğitilip eğitilmediği nasıl anlaşılır? Doğruluk önemli bir gösterge midir ve %90'ın üzerinde olması mı gerekiyor?
Bir makine öğrenimi modelinin uygun şekilde eğitilip eğitilmediğini belirlemek, model geliştirme sürecinin kritik bir yönüdür. Doğruluk, bir modelin performansının değerlendirilmesinde önemli bir ölçüt (hatta önemli bir ölçüt) olsa da, iyi eğitilmiş bir modelin tek göstergesi değildir. %90'ın üzerinde bir doğruluğa ulaşmak evrensel değildir