모델이 제대로 훈련되었는지 어떻게 알 수 있나요? 정확도가 핵심 지표이며 90% 이상이어야 합니까?
기계 학습 모델이 적절하게 훈련되었는지 확인하는 것은 모델 개발 프로세스의 중요한 측면입니다. 정확도는 모델 성능을 평가하는 데 있어 중요한 지표(또는 주요 지표)이지만, 잘 훈련된 모델의 유일한 지표는 아닙니다. 90% 이상의 정확도를 달성하는 것은 보편적인 것이 아닙니다.
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이전에 모델 훈련에 사용되었을 수 있었던 데이터에 대해 ML 모델을 테스트하는 것이 기계 학습의 적절한 평가 단계입니까?
기계 학습의 평가 단계는 모델의 성능과 효과를 평가하기 위해 데이터에 대해 모델을 테스트하는 중요한 단계입니다. 모델을 평가할 때 일반적으로 훈련 단계에서 모델에서 볼 수 없는 데이터를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 편견이 없고 신뢰할 수 있는 평가 결과를 보장하는 데 도움이 됩니다.
추론은 예측이 아닌 모델 훈련의 일부인가요?
기계 학습 분야, 특히 Google Cloud 기계 학습의 맥락에서 "추론은 예측이 아닌 모델 훈련의 일부입니다"라는 진술은 완전히 정확하지 않습니다. 추론과 예측은 기계 학습 파이프라인의 서로 다른 단계로, 각각은 서로 다른 목적을 수행하고 프로세스의 서로 다른 지점에서 발생합니다.
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데이터 문서 비교를 위한 모델을 훈련하는 데 적합한 ML 알고리즘은 무엇입니까?
데이터 문서 비교를 위한 모델을 훈련하는 데 매우 적합한 알고리즘 중 하나는 코사인 유사성 알고리즘입니다. 코사인 유사성은 내부 곱 공간의 XNUMX이 아닌 두 벡터 사이의 각도의 코사인을 측정하는 두 벡터 사이의 유사성을 측정하는 것입니다. 문서 비교의 맥락에서 이는 결정하는 데 사용됩니다.
Tensorflow 1과 Tensorflow 2 버전 간에 Iris 데이터 세트를 로드하고 훈련할 때 주요 차이점은 무엇입니까?
붓꽃 데이터 세트를 로드하고 훈련하기 위해 제공된 원래 코드는 TensorFlow 1용으로 설계되었으며 TensorFlow 2에서는 작동하지 않을 수 있습니다. 이러한 불일치는 이 최신 버전의 TensorFlow에 도입된 특정 변경 사항 및 업데이트로 인해 발생합니다. 그러나 이에 대한 자세한 내용은 이후에 다루겠습니다. TensorFlow와 직접적으로 관련된 주제
기계 학습 알고리즘은 보이지 않는 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 방법을 학습할 수 있습니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터의 예측 모델 설계에는 무엇이 포함됩니까?
기계 학습에서 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 예측 모델을 설계하려면 몇 가지 주요 단계와 고려 사항이 필요합니다. 라벨이 지정되지 않은 데이터는 사전 정의된 대상 라벨이나 카테고리가 없는 데이터를 나타냅니다. 목표는 사용 가능한 패턴과 관계를 기반으로 새로운, 보이지 않는 데이터를 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는 모델을 개발하는 것입니다.
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Google Cloud Machine Learning에서 모델을 구축하는 방법은 무엇인가요?
Google Cloud Machine Learning Engine에서 모델을 빌드하려면 다양한 구성요소가 포함된 구조화된 워크플로를 따라야 합니다. 이러한 구성 요소에는 데이터 준비, 모델 정의 및 학습이 포함됩니다. 각 단계를 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 준비: 모델을 만들기 전에 데이터를 준비하는 것이 중요합니다.
교육 평가는 80%, 평가 평가는 20%인데 그 반대는 아닌 이유는 무엇입니까?
기계 학습의 맥락에서 훈련에 80%의 가중치를 할당하고 평가에 20%의 가중치를 할당하는 것은 여러 요인을 기반으로 한 전략적 결정입니다. 이 분포는 학습 프로세스 최적화와 모델 성능의 정확한 평가 보장 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다. 이 응답에서 우리는 그 이유를 조사할 것입니다.
기계 학습에서 모델의 정의는 무엇입니까?
기계 학습의 모델은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 예측이나 결정을 내리기 위해 데이터 세트에서 훈련된 수학적 표현 또는 알고리즘을 말합니다. 인공지능 분야의 기본 개념으로 영상인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. ~ 안에