ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా ఉమ్మివేయడం సరైనదేనా: శిక్షణ సెట్, ధ్రువీకరణ సెట్ (పరామితులను చక్కగా మార్చడానికి) మరియు టెస్టింగ్ సెట్ (చూడని డేటాపై పనితీరును తనిఖీ చేయడం)?
మెషిన్ లెర్నింగ్లోని ప్రారంభ డేటాసెట్ను మూడు ప్రధాన ఉపసమితులుగా విభజించవచ్చు: శిక్షణా సమితి, ధ్రువీకరణ సెట్ మరియు పరీక్షా సమితి. ఈ ఉపసమితులు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లో నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి మరియు నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు మూల్యాంకనం చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. శిక్షణా సమితి అతిపెద్ద ఉపసమితి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాకు వ్యతిరేకంగా ML మోడల్ని పరీక్షించడం మెషిన్ లెర్నింగ్లో సరైన మూల్యాంకన దశగా ఉందా?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూల్యాంకన దశ అనేది దాని పనితీరు మరియు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ను పరీక్షించడాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక క్లిష్టమైన దశ. మోడల్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ దశలో మోడల్ చూడని డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మూల్యాంకన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క 7 దశలు
డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం ఎందుకు ముఖ్యం? ధృవీకరణ కోసం సాధారణంగా ఎంత డేటా కేటాయించబడుతుంది?
డేటాను శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ సెట్లుగా విభజించడం అనేది లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు (CNNలు) శిక్షణ ఇవ్వడంలో కీలకమైన దశ. ఈ ప్రక్రియ మా మోడల్ యొక్క పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అలాగే ఓవర్ ఫిట్టింగ్ను నిరోధించవచ్చు. ఈ రంగంలో, కొంత భాగాన్ని కేటాయించడం సాధారణ పద్ధతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, కన్వల్యూషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN), శిక్షణ కన్వ్నెట్, పరీక్ష సమీక్ష