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
Bir ML modelini daha önce model eğitiminde kullanılmış olabilecek verilerle test etmek, makine öğreniminde uygun bir değerlendirme aşaması mıdır?
Makine öğrenimindeki değerlendirme aşaması, performansını ve etkinliğini değerlendirmek için modelin verilerle test edilmesini içeren kritik bir adımdır. Bir modeli değerlendirirken genellikle modelin eğitim aşamasında görmediği verilerin kullanılması önerilir. Bu, tarafsız ve güvenilir değerlendirme sonuçlarının sağlanmasına yardımcı olur.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Makine öğreniminin 7 adımı
Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçası mı?
Makine öğrenimi alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında, "Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçasıdır" ifadesi tamamen doğru değildir. Çıkarım ve tahmin, makine öğrenimi hattındaki farklı aşamalardır; her biri farklı bir amaca hizmet eder ve sürecin farklı noktalarında gerçekleşir.
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
Makine öğrenimi algoritmaları yeni, görünmeyen verileri tahmin etmeyi veya sınıflandırmayı öğrenebilir. Etiketlenmemiş verilerin tahmine dayalı modellerinin tasarımı neleri içerir?
Makine öğreniminde etiketlenmemiş veriler için tahmine dayalı modellerin tasarımı birkaç temel adımı ve hususu içerir. Etiketlenmemiş veriler, önceden tanımlanmış hedef etiketleri veya kategorileri olmayan verileri ifade eder. Amaç, mevcut verilerden öğrenilen kalıplara ve ilişkilere dayalı olarak yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde tahmin edebilen veya sınıflandırabilen modeller geliştirmektir.
Google Cloud Makine Öğreniminde model nasıl oluşturulur?
Google Cloud Machine Learning Engine'de bir model oluşturmak için çeşitli bileşenleri içeren yapılandırılmış bir iş akışını izlemeniz gerekir. Bu bileşenler verilerinizin hazırlanmasını, modelinizin tanımlanmasını ve eğitilmesini içerir. Her adımı daha ayrıntılı olarak inceleyelim. 1. Verilerin Hazırlanması: Bir model oluşturmadan önce, modelinizi hazırlamak çok önemlidir.
Neden değerlendirme eğitim için %80 ve değerlendirme için %20 ama tam tersi değil?
Makine öğrenimi bağlamında eğitime %80 ağırlık ve değerlendirmeye %20 ağırlık tahsisi, birkaç faktöre dayanan stratejik bir karardır. Bu dağıtım, öğrenme sürecini optimize etmek ile modelin performansının doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak arasında bir denge kurmayı amaçlar. Bu yanıtta, nedenlerini araştıracağız.
AI'daki ağırlıklar ve önyargılar nelerdir?
Ağırlıklar ve önyargılar, yapay zeka alanında, özellikle makine öğrenimi alanında temel kavramlardır. Makine öğrenimi modellerinin eğitiminde ve işleyişinde çok önemli bir rol oynarlar. Aşağıda, ağırlıkların ve önyargıların kapsamlı bir açıklaması yer almakta olup, bunların önemi ve makine bağlamında nasıl kullanıldıkları irdelenmektedir.
Makine öğreniminde bir modelin tanımı nedir?
Makine öğrenimindeki bir model, açıkça programlanmadan tahminler veya kararlar vermek için bir veri kümesi üzerinde eğitilen matematiksel bir temsili veya algoritmayı ifade eder. Yapay zeka alanında temel bir kavramdır ve görüntü tanımadan doğal dil işlemeye kadar çeşitli uygulamalarda çok önemli bir rol oynar. İçinde