F1 स्कोर के हो?
F1 स्कोर आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा विशेष गरी मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने मेट्रिक हो। यो मोडेलको शुद्धताको मापन हो जसले परिशुद्धता र सम्झना दुवैलाई ध्यानमा राख्छ। F1 अंक विशेष गरी कक्षाको वितरणमा असन्तुलन भएको अवस्थामा उपयोगी हुन्छ
डेटासेटलाई प्रशिक्षण र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्नु अघि यसलाई फेर्नुको उद्देश्य के हो?
डेटासेटलाई तालिम र परीक्षण सेटहरूमा विभाजन गर्नु अघि यसलाई फेर्नुले मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्त्वपूर्ण उद्देश्य पूरा गर्दछ, विशेष गरी आफ्नो K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदम लागू गर्दा। यो प्रक्रियाले डाटा अनियमित छ भन्ने सुनिश्चित गर्दछ, जुन निष्पक्ष र भरपर्दो मोडेल प्रदर्शन मूल्याङ्कन प्राप्त गर्न आवश्यक छ। फेरबदल गर्नुको मुख्य कारण
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, आफ्नै K नजिकैको छिमेकी एल्गोरिथ्म लागू गर्दै, परीक्षा समीक्षा
मेसिन लर्निङ मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्न मूल्याङ्कन डेटाको भूमिका के हो?
मेसिन लर्निङ मोडेलको कार्यसम्पादन मापन गर्न मूल्याङ्कन डेटाले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसले मोडेलले कत्तिको राम्रो प्रदर्शन गरिरहेको छ भन्ने बारे मूल्यवान अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ र दिइएको समस्या समाधान गर्न यसको प्रभावकारिता मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्दछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ र मेसिन लर्निङका लागि गुगल उपकरणहरूको सन्दर्भमा, मूल्याङ्कन डेटाले निम्न रूपमा कार्य गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन शिक्षाका लागि गुगल उपकरणहरू, गुगल मेशिन शिक्षा सिंहावलोकन, परीक्षा समीक्षा