Veri kümesi büyükse daha az değerlendirmeye ihtiyaç duyulur, bu da veri kümesinin boyutunun artmasıyla değerlendirme için kullanılan veri kümesinin oranının azaltılabileceği anlamına mı gelir?
Makine öğrenimi alanında veri kümesinin boyutu değerlendirme sürecinde çok önemli bir rol oynar. Veri kümesi boyutu ile değerlendirme gereksinimleri arasındaki ilişki karmaşıktır ve çeşitli faktörlere bağlıdır. Bununla birlikte, veri kümesi boyutu arttıkça değerlendirme için kullanılan veri kümesinin fraksiyonunun artırılabileceği genel olarak doğrudur.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Derin sinir ağları ve tahmin ediciler
Derin sinir ağının (DNN) gizli argümanı olarak sağlanan diziyi değiştirerek katman sayısını ve bireysel katmanlardaki düğüm sayısını kolayca kontrol edebilir (ekleyerek ve çıkararak)?
Makine öğrenimi alanında, özellikle de derin sinir ağları (DNN'ler), her katmandaki katman ve düğüm sayısını kontrol etme yeteneği, model mimarisi özelleştirmesinin temel bir yönüdür. Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında DNN'lerle çalışırken gizli bağımsız değişken olarak sağlanan dizi çok önemli bir rol oynar
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Derin sinir ağları ve tahmin ediciler
Veri belgesi karşılaştırması için modeli eğitmek için hangi ML algoritması uygundur?
Veri belgesi karşılaştırması için bir model eğitmeye çok uygun bir algoritma, kosinüs benzerliği algoritmasıdır. Kosinüs benzerliği, bir iç çarpım uzayının sıfır olmayan iki vektörü arasındaki, aralarındaki açının kosinüsünü ölçen benzerliğin bir ölçüsüdür. Belge karşılaştırması bağlamında, belirlemek için kullanılır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Makine öğreniminin 7 adımı
Tensorflow 1 ve Tensorflow 2 sürümleri arasındaki Iris veri kümesinin yüklenmesi ve eğitilmesinde temel farklar nelerdir?
İris veri kümesini yüklemek ve eğitmek için sağlanan orijinal kod, TensorFlow 1 için tasarlanmıştır ve TensorFlow 2 ile çalışmayabilir. Bu tutarsızlık, TensorFlow'un bu daha yeni sürümünde tanıtılan belirli değişiklikler ve güncellemeler nedeniyle ortaya çıkar; ancak bunlar daha sonra ayrıntılı olarak ele alınacaktır. Doğrudan TensorFlow ile ilgili olacak konular
TensorFlow Veri Kümelerini Python'da Jupyter'a nasıl yükleyebilirim ve bunları tahmincileri göstermek için nasıl kullanabilirim?
TensorFlow Veri Kümeleri (TFDS), TensorFlow ile kullanıma hazır bir veri kümeleri koleksiyonudur ve makine öğrenimi görevleri için çeşitli veri kümelerine erişmenin ve bunları işlemenin kolay bir yolunu sunar. Tahminciler ise makine öğrenimi modelleri oluşturma sürecini basitleştiren üst düzey TensorFlow API'leridir. TensorFlow Veri Kümelerini Python kullanarak Jupyter'a yüklemek ve göstermek için
TensorFlow ve TensorBoard arasındaki farklar nelerdir?
TensorFlow ve TensorBoard, makine öğrenimi alanında, özellikle model geliştirme ve görselleştirme için yaygın olarak kullanılan araçlardır. Birbiriyle ilişkili olmasına ve sıklıkla birlikte kullanılmasına rağmen, ikisi arasında belirgin farklılıklar vardır. TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Kapsamlı bir araç seti sağlar ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Model görselleştirme için TensorBoard
Bu modelin gereğinden fazla takıldığını nasıl anlayabiliriz?
Bir modelin gereğinden fazla uyum sağlayıp sağlamadığını anlamak için aşırı uyum kavramını ve bunun makine öğrenimindeki sonuçlarını anlamak gerekir. Aşırı uyum, bir modelin eğitim verileri üzerinde son derece iyi performans göstermesi ancak yeni, görünmeyen verilere genelleme yapmaması durumunda ortaya çıkar. Bu olgu, modelin tahmin etme becerisine zarar verir ve performansın düşmesine neden olabilir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Derin sinir ağları ve tahmin ediciler
Öğrenme algoritmalarının eğitiminin ölçeklenebilirliği nedir?
Öğrenme algoritmalarının eğitiminin ölçeklenebilirliği Yapay Zeka alanında çok önemli bir husustur. Bir makine öğrenimi sisteminin büyük miktarlardaki verileri verimli bir şekilde işleme ve veri kümesi boyutu büyüdükçe performansını artırma yeteneğini ifade eder. Bu özellikle karmaşık modeller ve büyük veri kümeleriyle uğraşırken önemlidir, çünkü
Görünmez verilere dayalı öğrenme algoritmaları nasıl oluşturulur?
Görünmez verilere dayalı öğrenme algoritmaları oluşturma süreci çeşitli adımları ve hususları içerir. Bu amaca yönelik bir algoritma geliştirmek için görünmez verilerin doğasını ve makine öğrenmesi görevlerinde nasıl kullanılabileceğini anlamak gerekir. Öğrenme algoritmalarını oluşturmaya yönelik algoritmik yaklaşımı açıklayalım.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Geniş ölçekte sunucusuz tahminler
Verilere dayanarak öğrenen, tahmin yürüten ve karar veren algoritmalar oluşturmak ne anlama geliyor?
Verilere dayalı olarak öğrenen, sonuçları tahmin eden ve kararlar veren algoritmalar oluşturmak, yapay zeka alanında makine öğreniminin temelinde yer alır. Bu süreç, verileri kullanan ve modelleri genelleştirmelerine ve yeni, görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler veya kararlar almalarına olanak tanıyan modellerin eğitilmesini içerir. Google Cloud Machine bağlamında