एक मोडेल राम्रो तरिकाले प्रशिक्षित छ कि भनेर कसरी थाहा छ? के शुद्धता एक प्रमुख सूचक हो र यो 90% भन्दा माथि हुनुपर्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेल राम्ररी प्रशिक्षित छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्नु मोडेल विकास प्रक्रियाको एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नमा सटीकता एउटा महत्त्वपूर्ण मेट्रिक (वा मुख्य मेट्रिक) भए पनि, यो राम्रोसँग प्रशिक्षित मोडेलको एकमात्र सूचक होइन। 90% भन्दा माथिको शुद्धता प्राप्त गर्नु सार्वभौमिक होइन
प्रशिक्षित गहिरो सिकाइ मोडेलको कार्यसम्पादनलाई तपाईं कसरी मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ?
प्रशिक्षित गहिरो सिकाइ मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न, धेरै मेट्रिक्स र प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी मूल्याङ्कन विधिहरूले अनुसन्धानकर्ताहरू र चिकित्सकहरूलाई तिनीहरूको मोडेलहरूको प्रभावकारिता र शुद्धताको मूल्याङ्कन गर्न अनुमति दिन्छ, तिनीहरूको कार्यसम्पादन र सुधारका लागि सम्भावित क्षेत्रहरूमा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ। यस जवाफमा, हामी सामान्यतया प्रयोग हुने विभिन्न मूल्याङ्कन प्रविधिहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरासको साथ गहिरो शिक्षा, परीक्षा समीक्षा
परीक्षणको क्रममा प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन कसरी मूल्याङ्कन गर्न सकिन्छ?
परीक्षणको क्रममा प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नु मोडेलको प्रभावकारिता र विश्वसनीयताको मूल्याङ्कन गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण कदम हो। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी टेन्सरफ्लोसँग डीप लर्निङमा, त्यहाँ धेरै प्रविधिहरू र मेट्रिकहरू छन् जुन परीक्षणको क्रममा प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो र ओपन एआईको साथ खेल खेल्न एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण, नेटवर्क जाँच्दै, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow को प्रयोग गरेर CNN लाई कसरी प्रशिक्षित र अप्टिमाइज गर्न सकिन्छ, र यसको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नका लागि केही सामान्य मूल्याङ्कन मेट्रिक्स के हुन्?
TensorFlow को प्रयोग गरेर कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) लाई प्रशिक्षण र अनुकूलन गर्न धेरै चरणहरू र प्रविधिहरू समावेश छन्। यस जवाफमा, हामी प्रक्रियाको विस्तृत व्याख्या प्रदान गर्नेछौं र CNN मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिने केही सामान्य मूल्याङ्कन मेट्रिक्सहरू छलफल गर्नेछौं। TensorFlow प्रयोग गरेर CNN लाई तालिम दिन, हामीले पहिले वास्तुकला परिभाषित गर्न आवश्यक छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लोमा कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू, टेन्सरफ्लोको साथ कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू, परीक्षा समीक्षा
SVM अप्टिमाइजेसनमा SVM ले डाटालाई सही रूपमा फिट गर्छ भने हामी कसरी परीक्षण गर्छौं?
SVM अप्टिमाइजेसनमा सपोर्ट भेक्टर मेसिन (SVM) ले डाटालाई सही रूपमा फिट गर्छ कि भनेर परीक्षण गर्न, धेरै मूल्याङ्कन प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी प्रविधिहरूले SVM मोडेलको कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण क्षमताको मूल्याङ्कन गर्ने लक्ष्य राख्छ, यसले तालिम डेटाबाट प्रभावकारी रूपमा सिकिरहेको छ र नदेखिएका घटनाहरूमा सही भविष्यवाणीहरू गरिरहेको छ भनी सुनिश्चित गर्दछ। यस जवाफमा,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, भेक्टर मेसिन समर्थन गर्नुहोस्, SVM अप्टिमाइजेसन, परीक्षा समीक्षा
Python मा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न R-squared कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
R-squared, जसलाई निर्धारणको गुणांक पनि भनिन्छ, Python मा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिने सांख्यिकीय मापन हो। यसले मोडेलको भविष्यवाणीहरू अवलोकन गरिएको डाटासँग कत्तिको राम्रोसँग मिल्छ भन्ने सङ्केत दिन्छ। यो उपाय व्यापक रूपमा एक मोडेलको फिटको राम्रो मूल्याङ्कन गर्न प्रतिगमन विश्लेषणमा प्रयोग गरिन्छ। को
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, आर वर्गमूलक सिद्धान्त, परीक्षा समीक्षा
रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षणमा वर्गीकरणकर्ता फिट गर्ने उद्देश्य के हो?
रिग्रेसन तालिम र परीक्षणमा क्लासिफायर फिट गर्नुले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेशिन लर्निङको क्षेत्रमा महत्वपूर्ण काम गर्दछ। रिग्रेसनको प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाहरूमा आधारित निरन्तर संख्यात्मक मानहरूको भविष्यवाणी गर्नु हो। यद्यपि, त्यहाँ परिदृश्यहरू छन् जहाँ हामीले डेटालाई निरन्तर मानहरू भविष्यवाणी गर्नुको सट्टा अलग वर्गहरूमा वर्गीकृत गर्न आवश्यक छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, सन्दर्भ, रिग्रेसन प्रशिक्षण र परीक्षण, परीक्षा समीक्षा
TFX मा मूल्याङ्कन कम्पोनेन्टको उद्देश्य के हो?
TFX मा मूल्याङ्कनकर्ता कम्पोनेन्ट, जसको अर्थ TensorFlow Extended हो, समग्र मेसिन लर्निङ पाइपलाइनमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यसको उद्देश्य मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नु र तिनीहरूको प्रभावकारितामा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्नु हो। ग्राउण्ड ट्रुथ लेबलहरूसँग मोडेलहरूद्वारा गरिएका भविष्यवाणीहरू तुलना गरेर, मूल्याङ्कनकर्ता कम्पोनेन्टले सक्षम बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लो विस्तारित (TFX), वितरित प्रशोधन र घटकहरू, परीक्षा समीक्षा
प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न AutoML प्राकृतिक भाषाले कुन मूल्याङ्कन मेट्रिक्स प्रदान गर्छ?
AutoML Natural Language, Google Cloud Machine Learning द्वारा प्रदान गरिएको शक्तिशाली उपकरणले अनुकूलन पाठ वर्गीकरणको क्षेत्रमा प्रशिक्षित मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न विभिन्न प्रकारका मूल्याङ्कन मेट्रिक्स प्रदान गर्दछ। यी मूल्याङ्कन मेट्रिकहरू मोडेलको प्रभावकारिता र शुद्धता निर्धारण गर्न आवश्यक छन्, प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्न सक्षम पार्दै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, अनुकूलन पाठ वर्गीकरणको लागि AutoML प्राकृतिक भाषा, परीक्षा समीक्षा
AutoML तालिकाहरूमा विश्लेषण ट्याबले के जानकारी प्रदान गर्दछ?
AutoML तालिकामा रहेको विश्लेषण ट्याबले प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलको बारेमा विभिन्न महत्त्वपूर्ण जानकारी र अन्तरदृष्टिहरू प्रदान गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई मोडेलको कार्यसम्पादन बुझ्न, यसको प्रभावकारिताको मूल्याङ्कन गर्न र अन्तर्निहित डाटामा मूल्यवान अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न अनुमति दिने उपकरण र दृश्यावलोकनहरूको विस्तृत सेट प्रदान गर्दछ। मा उपलब्ध जानकारी को मुख्य टुक्राहरु मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा विशेषज्ञता, AutoML तालिकाहरू, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2