मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
मेसिन लर्निङ मोडेलमा युगको संख्या र भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध एक महत्त्वपूर्ण पक्ष हो जसले मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमतालाई महत्त्वपूर्ण रूपमा प्रभाव पार्छ। एक युगले सम्पूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट मार्फत एक पूर्ण पासलाई जनाउँछ। युगको संख्याले भविष्यवाणीको शुद्धतालाई कसरी प्रभाव पार्छ भन्ने कुरा बुझ्नु आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १
गहिरो शिक्षामा युगहरू प्रयोग गर्नुको उद्देश्य के हो?
गहिरो शिक्षामा युगहरू प्रयोग गर्नुको उद्देश्य मोडेलमा प्रशिक्षण डेटा पुनरावृत्ति प्रस्तुत गरेर तंत्रिका नेटवर्कलाई तालिम दिनु हो। एक युगलाई सम्पूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट मार्फत एक पूर्ण पासको रूपमा परिभाषित गरिएको छ। प्रत्येक युगको समयमा, मोडेलले आउटपुट भविष्यवाणी गर्दा त्रुटिको आधारमा यसको आन्तरिक मापदण्डहरू अद्यावधिक गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, गहिरो शिक्षा संग अग्रिम, मोडेल विश्लेषण, परीक्षा समीक्षा
वास्तुकला र कार्यसम्पादनको सन्दर्भमा आधारभूत, साना र ठूला मोडेलहरू बीच के भिन्नताहरू थिए?
आधारभूत, सानो, र ठूला मोडेलहरू बीचको भिन्नता वास्तुकला र प्रदर्शनको सन्दर्भमा प्रत्येक मोडेलमा प्रयोग गरिएका तहहरू, एकाइहरू, र प्यारामिटरहरूको संख्यामा भिन्नताहरूमा श्रेय दिन सकिन्छ। सामान्यतया, न्यूरल नेटवर्क मोडेलको वास्तुकलाले यसको तहहरूको संगठन र व्यवस्थालाई जनाउँछ, जबकि प्रदर्शनले कसरी जनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १, परीक्षा समीक्षा
मोडेल प्रदर्शनको सन्दर्भमा ओभरफिटिंग भन्दा अन्डरफिटिंग कसरी फरक छ?
अण्डरफिटिंग र ओभरफिटिंग मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा दुई सामान्य समस्याहरू हुन् जसले तिनीहरूको कार्यसम्पादनमा उल्लेखनीय प्रभाव पार्न सक्छ। मोडेल कार्यसम्पादनको सन्दर्भमा, अण्डरफिटिंग तब हुन्छ जब एक मोडेल डाटामा अन्तर्निहित ढाँचाहरू क्याप्चर गर्न धेरै सरल हुन्छ, नतिजा कमजोर भविष्यवाणी सटीकता। अर्कोतर्फ, ओभरफिटिंग हुन्छ जब एक मोडेल धेरै जटिल हुन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १, परीक्षा समीक्षा
अण्डरफिटिंगको अवधारणा र यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा किन हुन्छ भनेर व्याख्या गर्नुहोस्।
अन्डरफिटिंग एउटा घटना हो जुन मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा हुन्छ जब मोडेलले डाटामा अवस्थित अन्तर्निहित ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू खिच्न असफल हुन्छ। यो उच्च पूर्वाग्रह र कम भिन्नता द्वारा विशेषता हो, परिणाम मा एक मोडेल जो डाटा को जटिलता को सही प्रतिनिधित्व गर्न को लागी धेरै सरल छ। यस व्याख्यामा, हामी गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १, परीक्षा समीक्षा
नयाँ, नदेखेको डाटामा मोडेलको कार्यसम्पादनमा के के विचलनहरू अवलोकन गरियो?
नयाँ, नदेखेको डाटामा मेशिन लर्निङ मोडेलको प्रदर्शन प्रशिक्षण डेटामा यसको प्रदर्शनबाट विचलित हुन सक्छ। यी विचलनहरू, जसलाई सामान्यीकरण त्रुटिहरू पनि भनिन्छ, मोडेल र डेटामा धेरै कारकहरूको कारण उत्पन्न हुन्छ। AutoML Vision को सन्दर्भमा, छवि वर्गीकरण कार्यहरूको लागि Google क्लाउड द्वारा प्रदान गरिएको शक्तिशाली उपकरण,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, AutoML Vision - भाग २, परीक्षा समीक्षा