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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機械学習の評価フェーズは、データに対してモデルをテストしてそのパフォーマンスと有効性を評価する重要なステップです。 モデルを評価するときは、一般に、トレーニング段階でモデルに表示されなかったデータを使用することをお勧めします。 これは、公平で信頼性の高い評価結果を保証するのに役立ちます。
推論は予測ではなくモデルのトレーニングの一部ですか?
機械学習の分野、特に Google Cloud Machine Learning のコンテキストでは、「推論は予測ではなくモデル トレーニングの一部である」という記述は完全に正確ではありません。 推論と予測は機械学習パイプラインの異なる段階であり、それぞれが異なる目的を果たし、システム内の異なる時点で発生します。
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データドキュメント比較用のモデルをトレーニングするにはどの ML アルゴリズムが適していますか?
データ ドキュメント比較用のモデルをトレーニングするのに適したアルゴリズムの XNUMX つは、コサイン類似度アルゴリズムです。 コサイン類似度は、それらの間の角度のコサインを測定する内積空間の XNUMX つの非ゼロ ベクトル間の類似性の尺度です。 文書比較のコンテキストでは、次のことを判断するために使用されます。
iris データセットをロードしてトレーニングするために提供された元のコードは TensorFlow 1 用に設計されており、TensorFlow 2 では動作しない可能性があります。この不一致は、この新しいバージョンの TensorFlow に導入された特定の変更と更新によって生じますが、これについては後続で詳しく説明します。 TensorFlow に直接関連するトピック
機械学習アルゴリズムは、新しい未知のデータを予測または分類する方法を学習できます。 ラベルなしデータの予測モデルの設計には何が関係しますか?
機械学習におけるラベルなしデータの予測モデルの設計には、いくつかの重要な手順と考慮事項が含まれます。 ラベルなしデータとは、事前定義されたターゲット ラベルまたはカテゴリを持たないデータを指します。 目標は、利用可能なデータから学習したパターンと関係に基づいて、新しい未知のデータを正確に予測または分類できるモデルを開発することです。
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Google Cloud Machine Learning でモデルを構築するにはどうすればよいですか?
Google Cloud Machine Learning Engine でモデルを構築するには、さまざまなコンポーネントを含む構造化されたワークフローに従う必要があります。 これらのコンポーネントには、データの準備、モデルの定義、トレーニングが含まれます。 各ステップをさらに詳しく見てみましょう。 1. データの準備: モデルを作成する前に、データを準備することが重要です。
評価が研修 80%、評価 20% であり、その逆ではないのはなぜですか?
機械学習のコンテキストでトレーニングに 80% の重みを割り当て、評価に 20% の重みを割り当てることは、いくつかの要因に基づいた戦略的な決定です。 この分散は、学習プロセスの最適化とモデルのパフォーマンスの正確な評価の確保との間でバランスを取ることを目的としています。 この回答では、その理由を詳しく説明します
AI における重みとバイアスとは何ですか?
重みとバイアスは、人工知能の分野、特に機械学習の分野における基本的な概念です。 これらは、機械学習モデルのトレーニングと機能において重要な役割を果たします。 以下は、重みとバイアスの包括的な説明であり、その重要性とマシンのコンテキストでの使用方法を探ります。
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機械学習におけるモデルの定義は何ですか?
機械学習におけるモデルとは、明示的にプログラムされずに予測や決定を行うためにデータセット上でトレーニングされた数学的表現またはアルゴリズムを指します。 これは人工知能の分野における基本的な概念であり、画像認識から自然言語処理に至るまで、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たします。 の