శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడిన డేటా 80% నుండి 20% వరకు విభజించబడిందా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం మధ్య సాధారణ విభజన స్థిరంగా లేదు మరియు వివిధ కారకాలపై ఆధారపడి మారవచ్చు. అయినప్పటికీ, శిక్షణ కోసం డేటాలో గణనీయమైన భాగాన్ని కేటాయించాలని సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడింది, సాధారణంగా దాదాపు 70-80%, మరియు మిగిలిన భాగాన్ని మూల్యాంకనం కోసం రిజర్వ్ చేయండి, ఇది దాదాపు 20-30% ఉంటుంది. ఈ విభజన దానిని నిర్ధారిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని దశలు, క్లౌడ్లో శిక్షణా నమూనాల కోసం పెద్ద డేటా
డేటాసెట్ పెద్దదైతే మూల్యాంకనం తక్కువ అవసరం, అంటే మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించిన డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం డేటాసెట్ యొక్క పెరిగిన పరిమాణంతో తగ్గించబడుతుందనేది సరైనదేనా?
మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, మూల్యాంకన ప్రక్రియలో డేటాసెట్ పరిమాణం కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటాసెట్ పరిమాణం మరియు మూల్యాంకన అవసరాల మధ్య సంబంధం సంక్లిష్టమైనది మరియు వివిధ అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించే డేటాసెట్ యొక్క భిన్నం అనేది సాధారణంగా నిజం.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు
పరీక్ష డేటా సెట్ అంటే ఏమిటి?
పరీక్ష డేటా సెట్, మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే డేటా యొక్క ఉపసమితి. మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే శిక్షణ డేటా సెట్ నుండి ఇది భిన్నంగా ఉంటుంది. పరీక్ష డేటా సెట్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఎంత బాగా అంచనా వేయడమే
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, పరిచయం, యంత్ర అభ్యాసం అంటే ఏమిటి
ప్రతి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ కవర్ చేయబడే మూడు దశలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా పైథాన్తో మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్లో, ప్రతి మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ను కవర్ చేయడంలో సాధారణంగా మూడు ప్రాథమిక దశలు అనుసరించబడతాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఈ దశలు అవసరం. వారు నమూనాలను నిర్మించడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అందిస్తారు, అభ్యాసకులకు వీలు కల్పిస్తారు
డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో పరీక్ష కోసం ఉపయోగించే డేటా నిష్పత్తిని టెస్ట్ స్ప్లిట్ పారామీటర్ ఎలా నిర్ణయిస్తుంది?
డేటాసెట్ తయారీ ప్రక్రియలో పరీక్ష కోసం ఉపయోగించే డేటా నిష్పత్తిని నిర్ణయించడంలో టెస్ట్ స్ప్లిట్ పరామితి కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, దాని సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను నిర్ధారించడానికి కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం చాలా అవసరం. పరీక్ష స్ప్లిట్ పరామితిని పేర్కొనడం ద్వారా, మేము నియంత్రించవచ్చు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, TensorFlow.js, యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటాసెట్ను సిద్ధం చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
మీరు మీ మోడల్ పనితీరుతో తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాలను లేదా ఇతర సమస్యలను గుర్తిస్తే మీరు ఏమి చేయవచ్చు?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, మోడల్ పనితీరుతో తప్పుగా లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాలు లేదా ఇతర సమస్యలను ఎదుర్కోవడం అసాధారణం కాదు. డేటాను లేబుల్ చేయడంలో మానవ తప్పిదాలు, శిక్షణ డేటాలోని పక్షపాతాలు లేదా మోడల్ యొక్క పరిమితులు వంటి వివిధ కారణాల వల్ల ఈ సమస్యలు తలెత్తుతాయి. అయితే, వీటిని పరిష్కరించడం చాలా ముఖ్యం
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, ఆటోఎమ్ఎల్ విజన్ - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష