के w र b मापदण्डहरू अद्यावधिक गर्ने प्रक्रियालाई मेसिन लर्निङको प्रशिक्षण चरण भन्नु सही हो?
मंगलबार, ०२ नोभेम्बर २००
by हेमा गुणसेकरन
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा प्रशिक्षण चरणले प्रशिक्षण चरणको क्रममा मोडेलको मापदण्डहरू, विशेष गरी वजन (w) र पूर्वाग्रहहरू (b) अद्यावधिक गर्ने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यी प्यारामिटरहरू महत्त्वपूर्ण छन् किनकि तिनीहरूले भविष्यवाणी गर्न मोडेलको व्यवहार र प्रभावकारिता निर्धारण गर्छन्। तसर्थ, यो वास्तवमा राज्य गर्न सही छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, ग्रेडियन्ट डिसेन्ट, मिसिन प्रशिक्षण, अनुकूलन एल्गोरिथ्म, परिमिति, प्रशिक्षण चरण
हामीले हाम्रो मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सक्ने केही हाइपरपेरामिटरहरू के हुन्?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
हाम्रो मेसिन लर्निङ मोडेलमा उच्च शुद्धता प्राप्त गर्न, हामीले प्रयोग गर्न सक्ने धेरै हाइपरपेरामिटरहरू छन्। हाइपरपेरामिटरहरू समायोज्य मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले सिकाउने एल्गोरिदमको व्यवहारलाई नियन्त्रण गर्छन् र मोडेलको प्रदर्शनमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छन्। विचार गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण हाइपरपेरामिटर हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, फेसनमा मेशिन लर्निंग प्रयोग केस, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
सक्रियता कार्यहरू, कृत्रिम खुफिया, ब्याच साइज, हाइपरपेरामिटरहरू, सिकाइ दर, नेटवर्क वास्तुकला, लुकेका एकाइहरूको संख्या, अनुकूलन एल्गोरिथ्म, प्यारामिटर प्रारम्भिकरण, नियमितता