機械学習モデルのバイアスを検出することは、公平かつ倫理的な AI システムを確保するために重要な側面です。バイアスは、データ収集、前処理、特徴の選択、モデルのトレーニング、デプロイメントなど、機械学習パイプラインのさまざまな段階から発生する可能性があります。バイアスの検出には、統計分析、専門分野の知識、批判的思考の組み合わせが必要です。この回答において、私たちは、
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バッチ サイズ、エポック、データセット サイズはすべてハイパーパラメーターですか?
バッチ サイズ、エポック、データセット サイズは実際に機械学習において重要な要素であり、一般にハイパーパラメーターと呼ばれます。この概念を理解するために、各用語を個別に詳しく見てみましょう。バッチ サイズ: バッチ サイズは、トレーニング中にモデルの重みが更新される前に処理されるサンプルの数を定義するハイパーパラメーターです。遊びます
TensorBoard はオンラインで使用できますか?
はい、オンラインで TensorBoard を使用して機械学習モデルを視覚化できます。 TensorBoard は、Google が開発した人気のオープンソース機械学習フレームワークである TensorFlow に付属する強力な視覚化ツールです。これにより、モデル グラフ、トレーニング メトリクス、埋め込みなど、機械学習モデルのさまざまな側面を追跡および視覚化できます。これらを可視化することで、
この例で使用されている Iris データ セットはどこで見つけることができますか?
この例で使用されている Iris データセットを見つけるには、UCI Machine Learning リポジトリを通じてアクセスできます。 Iris データセットは、さまざまな機械学習アルゴリズムをデモンストレーションする際のシンプルさと有効性により、分類タスクの機械学習の分野、特に教育の文脈で一般的に使用されるデータセットです。 UCIマシン
Generative Pre-trained Transformer (GPT) モデルとは何ですか?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) は、教師なし学習を利用して人間のようなテキストを理解して生成する人工知能モデルの一種です。 GPT モデルは、膨大な量のテキスト データで事前トレーニングされており、テキストの生成、翻訳、要約、質問応答などの特定のタスクに合わせて微調整できます。機械学習のコンテキストでは、特に
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Pythonは機械学習に必要ですか?
Python は、そのシンプルさ、多用途性、ML タスクをサポートする多数のライブラリとフレームワークの可用性により、機械学習 (ML) の分野で広く使用されているプログラミング言語です。 ML に Python を使用することは必須ではありませんが、多くの実務者や研究者によって非常に推奨されており、好まれています。
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ラベル付きデータがない場合でも、教師なしモデルにはトレーニングが必要ですか?
機械学習の教師なしモデルは、事前定義されたラベルなしでデータ内のパターンと関係を見つけることを目的としているため、トレーニングにラベル付きデータを必要としません。教師なし学習にはラベル付きデータの使用は含まれませんが、データの基礎となる構造を学習するためにモデルはトレーニング プロセスを受ける必要があります。
半教師あり学習の例にはどのようなものがありますか?
半教師あり学習は、教師あり学習 (すべてのデータにラベルが付けられる) と教師なし学習 (データにラベルが付けられない) の間に位置する機械学習のパラダイムです。半教師あり学習では、アルゴリズムは少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータの組み合わせから学習します。このアプローチは、取得する場合に特に役立ちます。
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教師あり学習と教師なし学習は、データの性質と当面のタスクの目的に基づいて異なる目的を果たす機械学習パラダイムの 2 つの基本的なタイプです。教師ありトレーニングと教師なしトレーニングをいつ使用するかを理解することは、効果的な機械学習モデルを設計する上で重要です。これら 2 つのアプローチのどちらを選択するかは、
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モデルが適切にトレーニングされているかどうかをどうやって知ることができるでしょうか?精度は重要な指標であり、90% 以上である必要がありますか?
機械学習モデルが適切にトレーニングされているかどうかを判断することは、モデル開発プロセスの重要な側面です。精度はモデルのパフォーマンスを評価する際の重要な指標 (または重要な指標) ですが、十分にトレーニングされたモデルを示す唯一の指標ではありません。 90%を超える精度を達成することは普遍的ではありません
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