के नमूना बाहिरको हानि प्रमाणीकरण हानि हो?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, विशेष गरी मोडेल मूल्याङ्कन र कार्यसम्पादन मूल्याङ्कनको सन्दर्भमा, नमूनाभन्दा बाहिरको हानि र प्रमाणीकरण हानि बीचको भिन्नताले सर्वोपरि महत्त्व राख्छ। यी अवधारणाहरू बुझ्न उनीहरूको गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको प्रभावकारिता र सामान्यीकरण क्षमताहरू बुझ्ने लक्ष्य राख्ने चिकित्सकहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ। यी सर्तहरूको जटिलताहरूमा जानको लागि,
कुन एल्गोरिदमलाई अन्य भन्दा बढी डेटा चाहिन्छ कसरी थाहा पाउने?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, विभिन्न एल्गोरिदमहरूद्वारा आवश्यक डेटाको मात्रा तिनीहरूको जटिलता, सामान्यीकरण क्षमताहरू, र समस्या समाधान भइरहेको प्रकृतिको आधारमा भिन्न हुन सक्छ। कुन एल्गोरिदमलाई अर्को भन्दा बढी डेटा चाहिन्छ भनेर निर्धारण गर्नु प्रभावकारी मेसिन लर्निङ प्रणाली डिजाइन गर्न महत्त्वपूर्ण कारक हुन सक्छ। आउनुहोस् कि विभिन्न कारकहरू अन्वेषण गरौं
के प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीच सामान्यतया सिफारिस गरिएको डाटा विभाजन 80% देखि 20% को नजिक हुन्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीचको सामान्य विभाजन निश्चित छैन र विभिन्न कारकहरूको आधारमा भिन्न हुन सक्छ। यद्यपि, यो सामान्यतया प्रशिक्षणको लागि डेटाको महत्त्वपूर्ण भाग आवंटित गर्न सिफारिस गरिन्छ, सामान्यतया लगभग 70-80%, र बाँकी भाग मूल्याङ्कनका लागि आरक्षित गर्नुहोस्, जुन लगभग 20-30% हुनेछ। यो विभाजन सुनिश्चित गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
के यो मोडेल को प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन को लागी अन्य डाटा प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, प्रशिक्षण र मोडेलहरूको मूल्याङ्कनका लागि अतिरिक्त डाटाको प्रयोग साँच्चै आवश्यक छ। एकल डेटासेट प्रयोग गरेर मोडेलहरूलाई तालिम दिन र मूल्याङ्कन गर्न सम्भव भए तापनि अन्य डाटा समावेशले मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमताहरूलाई ठूलो मात्रामा बढाउन सक्छ। यो मा विशेष गरी सत्य हो
के यो सही छ कि यदि डेटासेट ठूलो छ भने एकलाई कम मूल्याङ्कन चाहिन्छ, जसको मतलब मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंशलाई डेटासेटको आकार बढाएर घटाउन सकिन्छ?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, डेटासेटको साइजले मूल्याङ्कन प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। डेटासेट आकार र मूल्याङ्कन आवश्यकताहरू बीचको सम्बन्ध जटिल छ र विभिन्न कारकहरूमा निर्भर गर्दछ। यद्यपि, यो सामान्यतया सत्य हो कि डेटासेटको आकार बढ्दै जाँदा, मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंश हुन सक्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
एक परीक्षण डेटा सेट के हो?
मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा परीक्षण डेटा सेट, डेटाको एक उपसेट हो जुन प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ। यो प्रशिक्षण डेटा सेट भन्दा फरक छ, जुन मोडेललाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ। परीक्षण डेटा सेटको उद्देश्य कति राम्रोसँग मूल्याङ्कन गर्नु हो
प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा डाटा विभाजन गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ? प्रमाणीकरणको लागि सामान्यतया कति डाटा छुट्याइएको छ?
तालिम र प्रमाणीकरण सेटहरूमा डाटा विभाजन गर्नु गहिरो सिकाइ कार्यहरूको लागि कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) को प्रशिक्षणमा महत्त्वपूर्ण कदम हो। यस प्रक्रियाले हामीलाई हाम्रो मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमताको मूल्याङ्कन गर्न, साथै ओभरफिटिंग रोक्न अनुमति दिन्छ। यस क्षेत्रमा, यो एक निश्चित भाग आवंटित गर्न सामान्य अभ्यास हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसन न्यूरल नेटवर्क (CNN), प्रशिक्षण Convnet, परीक्षा समीक्षा
उपयुक्त सिकाइ दर रोज्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
गहिरो सिकाइको क्षेत्रमा उपयुक्त सिकाइ दर छनोट गर्नु अत्यन्तै महत्त्वपूर्ण छ, किनकि यसले तालिम प्रक्रिया र न्यूरल नेटवर्क मोडेलको समग्र कार्यसम्पादनमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ। सिकाइ दरले चरणको आकार निर्धारण गर्दछ जसमा मोडेलले प्रशिक्षण चरणमा यसको प्यारामिटरहरू अद्यावधिक गर्दछ। राम्रोसँग चयन गरिएको सिकाइ दरले नेतृत्व गर्न सक्छ
MNIST डाटासेटसँग गहिरो सिकाइमा काम गर्दा डाटा फेर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
MNIST डाटासेटसँग गहिरो सिकाइमा काम गर्दा डाटा फेर्नु आवश्यक कदम हो। MNIST डाटासेट कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने बेन्चमार्क डाटासेट हो। यसमा हस्तलिखित अंक छविहरूको ठूलो सङ्कलन हुन्छ, प्रत्येक छविमा प्रतिनिधित्व गरिएका अंकहरूलाई सङ्केत गर्ने सम्बन्धित लेबलहरू सहित। द
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा
गहिरो सिकाइमा डेटासेटहरू प्रशिक्षण र परीक्षणमा डाटा अलग गर्ने उद्देश्य के हो?
गहिरो सिकाइमा डेटासेटहरूलाई प्रशिक्षण र परीक्षणमा डेटा अलग गर्ने उद्देश्य प्रशिक्षित मोडेलको प्रदर्शन र सामान्यीकरण क्षमताको मूल्याङ्कन गर्नु हो। यो अभ्यास आवश्यक छ कि मोडेलले नदेखेको डाटामा कति राम्रोसँग भविष्यवाणी गर्न सक्छ भनेर मूल्याङ्कन गर्न र ओभरफिटिंगबाट बच्नको लागि, जुन मोडेल धेरै विशेष भएको बेला हुन्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तथ्याङ्क, डाटासेट, परीक्षा समीक्षा