Comment savoir si un modèle est correctement formé ? La précision est-elle un indicateur clé et doit-elle être supérieure à 90 % ?
Déterminer si un modèle d'apprentissage automatique est correctement formé est un aspect essentiel du processus de développement du modèle. Bien que la précision soit une mesure importante (voire une mesure clé) dans l’évaluation des performances d’un modèle, elle n’est pas le seul indicateur d’un modèle bien entraîné. Atteindre une précision supérieure à 90 % n’est pas une solution universelle
Tester un modèle ML par rapport à des données qui auraient pu être précédemment utilisées dans la formation de modèles est-il une phase d'évaluation appropriée dans l'apprentissage automatique ?
La phase d'évaluation de l'apprentissage automatique est une étape critique qui consiste à tester le modèle par rapport aux données pour évaluer ses performances et son efficacité. Lors de l'évaluation d'un modèle, il est généralement recommandé d'utiliser des données qui n'ont pas été vues par le modèle lors de la phase de formation. Cela permet de garantir des résultats d’évaluation impartiaux et fiables.
L'inférence fait-elle partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction ?
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier dans le contexte de Google Cloud Machine Learning, l'affirmation « L'inférence fait partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction » n'est pas tout à fait exacte. L'inférence et la prédiction sont des étapes distinctes dans le pipeline d'apprentissage automatique, chacune servant un objectif différent et se produisant à différents moments du processus.
Quel algorithme ML convient pour entraîner un modèle pour la comparaison de documents de données ?
Un algorithme bien adapté pour former un modèle de comparaison de documents de données est l'algorithme de similarité cosinus. La similarité cosinus est une mesure de similarité entre deux vecteurs non nuls d'un espace produit interne qui mesure le cosinus de l'angle qui les sépare. Dans le cadre de la comparaison de documents, il est utilisé pour déterminer
Quelles sont les principales différences en matière de chargement et d'entraînement de l'ensemble de données Iris entre les versions Tensorflow 1 et Tensorflow 2 ?
Le code d'origine fourni pour charger et entraîner l'ensemble de données d'iris a été conçu pour TensorFlow 1 et peut ne pas fonctionner avec TensorFlow 2. Cet écart est dû à certaines modifications et mises à jour introduites dans cette nouvelle version de TensorFlow, qui seront cependant abordées en détail dans les versions ultérieures. sujets directement liés à TensorFlow
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent apprendre à prédire ou à classer de nouvelles données invisibles. Qu’implique la conception de modèles prédictifs de données non étiquetées ?
La conception de modèles prédictifs pour les données non étiquetées dans l’apprentissage automatique implique plusieurs étapes et considérations clés. Les données sans étiquette font référence aux données qui n'ont pas d'étiquettes ou de catégories cibles prédéfinies. L'objectif est de développer des modèles capables de prédire ou de classer avec précision de nouvelles données invisibles sur la base de modèles et de relations tirés des données disponibles.
Comment créer un modèle dans Google Cloud Machine Learning ?
Pour créer un modèle dans Google Cloud Machine Learning Engine, vous devez suivre un flux de travail structuré qui implique divers composants. Ces composants incluent la préparation de vos données, la définition de votre modèle et sa formation. Explorons chaque étape plus en détail. 1. Préparation des données : Avant de créer un modèle, il est crucial de préparer votre
Pourquoi l'évaluation c'est 80% pour la formation et 20% pour l'évaluation mais pas l'inverse ?
L'attribution de 80 % de pondération à la formation et de 20 % de pondération à l'évaluation dans le contexte de l'apprentissage automatique est une décision stratégique basée sur plusieurs facteurs. Cette distribution vise à trouver un équilibre entre l'optimisation du processus d'apprentissage et la garantie d'une évaluation précise des performances du modèle. Dans cette réponse, nous allons approfondir les raisons
Que sont les pondérations et les biais en IA ?
Les poids et les biais sont des concepts fondamentaux dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ils jouent un rôle crucial dans la formation et le fonctionnement des modèles d'apprentissage automatique. Vous trouverez ci-dessous une explication complète des poids et des biais, explorant leur signification et la manière dont ils sont utilisés dans le contexte de la machine.
Quelle est la définition d'un modèle en machine learning ?
Un modèle en apprentissage automatique fait référence à une représentation mathématique ou à un algorithme formé sur un ensemble de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmé. C'est un concept fondamental dans le domaine de l'intelligence artificielle et joue un rôle crucial dans diverses applications, allant de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel. Dans
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Premiers pas dans le Machine Learning, Les 7 étapes de l'apprentissage automatique