Quels sont quelques exemples d’hyperparamètres d’algorithme ?
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les hyperparamètres jouent un rôle crucial dans la détermination des performances et du comportement d'un algorithme. Les hyperparamètres sont des paramètres définis avant le début du processus d'apprentissage. Ils ne s'apprennent pas pendant la formation ; au lieu de cela, ils contrôlent le processus d’apprentissage lui-même. En revanche, les paramètres du modèle sont appris pendant l'entraînement, comme les poids.
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduction, Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Quelle est la relation entre un certain nombre d'époques dans un modèle d'apprentissage automatique et la précision des prédictions issues de l'exécution du modèle ?
La relation entre le nombre d'époques dans un modèle d'apprentissage automatique et la précision de la prédiction est un aspect crucial qui a un impact significatif sur les performances et la capacité de généralisation du modèle. Une époque fait référence à un passage complet dans l’ensemble des données d’entraînement. Comprendre comment le nombre d’époques influence la précision des prévisions est essentiel
La taille du lot, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont-elles tous des hyperparamètres ?
La taille des lots, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont en effet des aspects cruciaux de l’apprentissage automatique et sont communément appelés hyperparamètres. Pour comprendre ce concept, examinons chaque terme individuellement. Taille du lot : la taille du lot est un hyperparamètre qui définit le nombre d'échantillons traités avant que les poids du modèle ne soient mis à jour pendant l'entraînement. Ça joue
Comment les paramètres de réglage et les hyperparamètres ML sont-ils liés les uns aux autres ?
Les paramètres de réglage et les hyperparamètres sont des concepts liés dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les paramètres de réglage sont spécifiques à un algorithme d'apprentissage automatique particulier et sont utilisés pour contrôler le comportement de l'algorithme pendant l'entraînement. D'un autre côté, les hyperparamètres sont des paramètres qui ne sont pas appris à partir des données mais qui sont définis avant le
Que sont les hyperparamètres ?
Les hyperparamètres jouent un rôle crucial dans le domaine du machine learning, notamment dans le contexte de Google Cloud Machine Learning. Pour comprendre les hyperparamètres, il est important de d’abord saisir le concept d’apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles capables d'apprendre à partir de données et
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Qu'est-ce que l'algorithme de Gradient Boosting ?
Les modèles de formation dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment dans le contexte de Google Cloud Machine Learning, impliquent l'utilisation de divers algorithmes pour optimiser le processus d'apprentissage et améliorer la précision des prédictions. L’un de ces algorithmes est l’algorithme Gradient Boosting. Gradient Boosting est une méthode d'apprentissage d'ensemble puissante qui combine plusieurs apprenants faibles, tels que
Pourquoi est-il nécessaire d’approfondir le fonctionnement interne des algorithmes d’apprentissage automatique afin d’obtenir une plus grande précision ?
Pour obtenir une plus grande précision dans les algorithmes d’apprentissage automatique, il est nécessaire d’approfondir leur fonctionnement interne. Cela est particulièrement vrai dans le domaine de l’apprentissage profond, où des réseaux neuronaux complexes sont entraînés pour effectuer des tâches telles que jouer à des jeux. En comprenant les mécanismes et principes sous-jacents de ces algorithmes, nous pouvons
Quels sont les trois termes à comprendre pour utiliser AI Platform Optimizer ?
Pour utiliser efficacement AI Platform Optimizer dans Google Cloud AI Platform, il est essentiel de comprendre trois termes clés : étude, essai et mesure. Ces termes constituent la base pour comprendre et exploiter les fonctionnalités d’AI Platform Optimizer. Premièrement, une étude fait référence à un ensemble d'essais orchestrés visant à optimiser un
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Plateforme Google Cloud AI, Optimiseur de plateforme AI, Révision de l'examen
Comment AI Platform Optimizer peut-il être utilisé pour optimiser les systèmes sans apprentissage automatique ?
AI Platform Optimizer est un outil puissant proposé par Google Cloud qui peut être utilisé pour optimiser les systèmes sans apprentissage automatique. Bien qu'il soit principalement conçu pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique, il peut également être exploité pour améliorer les performances des systèmes non ML en appliquant des techniques d'optimisation. Pour comprendre comment AI Platform Optimizer peut être utilisé dans
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Que pouvez-vous faire si vous identifiez des images mal étiquetées ou d'autres problèmes liés aux performances de votre modèle ?
Lorsque vous travaillez avec des modèles d'apprentissage automatique, il n'est pas rare de rencontrer des images mal étiquetées ou d'autres problèmes liés aux performances du modèle. Ces problèmes peuvent survenir pour diverses raisons telles qu'une erreur humaine dans l'étiquetage des données, des biais dans les données de formation ou des limites du modèle lui-même. Il est cependant important de s’attaquer à ces problèmes
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