किसी को कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है? क्या सटीकता एक प्रमुख संकेतक है और क्या यह 90% से ऊपर होनी चाहिए?
यह निर्धारित करना कि मशीन लर्निंग मॉडल ठीक से प्रशिक्षित है या नहीं, मॉडल विकास प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण पहलू है। जबकि किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में सटीकता एक महत्वपूर्ण मीट्रिक (या यहां तक कि एक प्रमुख मीट्रिक) है, यह एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित मॉडल का एकमात्र संकेतक नहीं है। 90% से अधिक सटीकता प्राप्त करना सार्वभौमिक नहीं है
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आप प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं?
एक प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए, कई मैट्रिक्स और तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। ये मूल्यांकन विधियां शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को अपने मॉडल की प्रभावशीलता और सटीकता का आकलन करने की अनुमति देती हैं, जिससे उनके प्रदर्शन और सुधार के संभावित क्षेत्रों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है। इस उत्तर में, हम आमतौर पर उपयोग की जाने वाली विभिन्न मूल्यांकन तकनीकों का पता लगाएंगे
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परीक्षण के दौरान प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे किया जा सकता है?
परीक्षण के दौरान प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करना मॉडल की प्रभावशीलता और विश्वसनीयता के मूल्यांकन में एक महत्वपूर्ण कदम है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से टेन्सरफ्लो के साथ डीप लर्निंग में, कई तकनीकें और मेट्रिक्स हैं जिनका उपयोग परीक्षण के दौरान प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। इन
TensorFlow का उपयोग करके CNN को कैसे प्रशिक्षित और अनुकूलित किया जा सकता है, और इसके प्रदर्शन का आकलन करने के लिए कुछ सामान्य मूल्यांकन मैट्रिक्स क्या हैं?
TensorFlow का उपयोग करके कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को प्रशिक्षित करने और अनुकूलित करने में कई चरण और तकनीक शामिल हैं। इस उत्तर में, हम प्रक्रिया का विस्तृत विवरण प्रदान करेंगे और सीएनएन मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ सामान्य मूल्यांकन मैट्रिक्स पर चर्चा करेंगे। TensorFlow का उपयोग करके CNN को प्रशिक्षित करने के लिए, हमें सबसे पहले आर्किटेक्चर को परिभाषित करने की आवश्यकता है
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हम कैसे परीक्षण करेंगे कि एसवीएम एसवीएम अनुकूलन में डेटा को सही ढंग से फिट करता है या नहीं?
यह जांचने के लिए कि क्या एक सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) एसवीएम अनुकूलन में डेटा को सही ढंग से फिट करती है, कई मूल्यांकन तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। इन तकनीकों का उद्देश्य एसवीएम मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता का आकलन करना है, यह सुनिश्चित करना कि यह प्रशिक्षण डेटा से प्रभावी ढंग से सीख रहा है और अनदेखे उदाहरणों पर सटीक भविष्यवाणियां कर रहा है। इस उत्तर में,
पायथन में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए आर-स्क्वायर का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
आर-स्क्वायर, जिसे निर्धारण के गुणांक के रूप में भी जाना जाता है, एक सांख्यिकीय माप है जिसका उपयोग पायथन में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। यह इस बात का संकेत देता है कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ देखे गए डेटा पर कितनी फिट बैठती हैं। किसी मॉडल की फिट की अच्छाई का आकलन करने के लिए प्रतिगमन विश्लेषण में इस उपाय का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। को
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, प्रोग्रामिंग मशीन लर्निंग, आर चुकता सिद्धांत, परीक्षा समीक्षा
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में क्लासिफायरियर फिट करने का उद्देश्य क्या है?
प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में एक क्लासिफायरियर फिट करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है। प्रतिगमन का प्राथमिक उद्देश्य इनपुट सुविधाओं के आधार पर निरंतर संख्यात्मक मूल्यों की भविष्यवाणी करना है। हालाँकि, ऐसे परिदृश्य हैं जहां हमें निरंतर मूल्यों की भविष्यवाणी करने के बजाय डेटा को अलग-अलग श्रेणियों में वर्गीकृत करने की आवश्यकता है।
टीएफएक्स में मूल्यांकनकर्ता घटक का उद्देश्य क्या है?
टीएफएक्स में मूल्यांकनकर्ता घटक, जो कि टेन्सरफ्लो एक्सटेंडेड के लिए है, समग्र मशीन लर्निंग पाइपलाइन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसका उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना और उनकी प्रभावशीलता में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करना है। मॉडलों द्वारा की गई भविष्यवाणियों की जमीनी सच्चाई लेबल के साथ तुलना करके, मूल्यांकनकर्ता घटक सक्षम बनाता है
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किसी प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए ऑटोएमएल नेचुरल लैंग्वेज कौन से मूल्यांकन मेट्रिक्स प्रदान करती है?
ऑटोएमएल नेचुरल लैंग्वेज, Google क्लाउड मशीन लर्निंग द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण, कस्टम टेक्स्ट वर्गीकरण के क्षेत्र में एक प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए विभिन्न प्रकार के मूल्यांकन मेट्रिक्स प्रदान करता है। ये मूल्यांकन मेट्रिक्स मॉडल की प्रभावशीलता और सटीकता निर्धारित करने के लिए आवश्यक हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने बारे में सूचित निर्णय ले सकें
ऑटोएमएल टेबल्स में विश्लेषण टैब क्या जानकारी प्रदान करता है?
ऑटोएमएल टेबल्स में विश्लेषण टैब प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल के बारे में विभिन्न महत्वपूर्ण जानकारी और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह टूल और विज़ुअलाइज़ेशन का एक व्यापक सेट प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को मॉडल के प्रदर्शन को समझने, इसकी प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने और अंतर्निहित डेटा में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देता है। में उपलब्ध जानकारी के प्रमुख अंशों में से एक
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