機械学習モデルのエポック数とモデルの実行による予測精度の間にはどのような関係があるのでしょうか?
機械学習モデルのエポック数と予測精度の関係は、モデルのパフォーマンスと一般化能力に大きな影響を与える重要な側面です。エポックとは、トレーニング データセット全体を通る 1 つの完全なパスを指します。エポック数が予測精度にどのように影響するかを理解することが重要です
深層学習でエポックを使用する目的は何ですか?
深層学習でエポックを使用する目的は、トレーニング データをモデルに繰り返し提示することでニューラル ネットワークをトレーニングすることです。 エポックは、トレーニング データセット全体を通る XNUMX つの完全なパスとして定義されます。 各エポック中に、モデルは出力の予測時に発生する誤差に基づいて内部パラメーターを更新します。
アーキテクチャとパフォーマンスの点で、ベースライン、小型モデル、大型モデルの違いは何ですか?
アーキテクチャとパフォーマンスの点でのベースライン モデル、小型モデル、および大型モデルの違いは、各モデルで使用されるレイヤー、ユニット、パラメーターの数の違いに起因すると考えられます。 一般に、ニューラル ネットワーク モデルのアーキテクチャはその層の組織と配置を指し、パフォーマンスはどのように行われるかを指します。
モデルのパフォーマンスの点で、アンダーフィッティングとオーバーフィッティングはどのように異なりますか?
アンダーフィッティングとオーバーフィッティングは、機械学習モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある XNUMX つの一般的な問題です。 モデルのパフォーマンスに関しては、モデルが単純すぎてデータ内の基礎となるパターンを捉えることができない場合にアンダーフィッティングが発生し、その結果、予測精度が低下します。 一方、モデルが複雑になりすぎると過剰適合が発生します。
アンダーフィッティングの概念と、それが機械学習モデルで発生する理由を説明します。
アンダーフィッティングは、モデルがデータ内に存在する基礎的なパターンと関係を捕捉できない場合に、機械学習モデルで発生する現象です。 これは、高いバイアスと低い分散を特徴としており、その結果、モデルが単純すぎてデータの複雑さを正確に表現できなくなります。 この説明では、
新しい未見のデータに対するモデルのパフォーマンスで観察された偏差は何ですか?
新しい未確認のデータに対する機械学習モデルのパフォーマンスは、トレーニング データに対するパフォーマンスから逸脱する可能性があります。 これらの偏差は一般化誤差とも呼ばれ、モデルとデータのいくつかの要因によって発生します。 画像分類タスク用に Google Cloud が提供する強力なツールである AutoML Vision のコンテキストでは、