Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение уже сейчас являются неотъемлемой частью многих предприятий. Часто эти термины используются как синонимы. Искусственный интеллект движется огромными шагами — от достижений в области беспилотных транспортных средств и способности обыгрывать человека в такие игры, как покер и Го, к...
정반대...
더 나은 알고리즘은 더 좋지 않지만 멋진 알고리즘보다 더 많은 예가 있지만 데이터는 적습니다.
특히 시장에서는 1000으로도 충분하지 않습니다 ...
뭐, 초보라서 따로 설명을...
내 샘플의 40개 예제는 TF M15 작업에 대한 약 한 달입니다. 최소 2주 이상 작동하도록 월별 샘플에 대한 모델을 훈련하는 것이 잘못된 것입니다. 격주 최적화는 말할 것도 없고 성배 도 없고 주간 최적화도 아주 정상적입니다.
막심카는 그녀의 모델을 1년 이상 훈련시켰지만 그 결과는 그다지 빛나지 않았습니다....
예측 능력에서 나쁘지 않은 결과가 안정적인 모델의 구성으로 이어지지는 않을 것입니다. 말도 안 되는 수의 관찰 = 51이기 때문입니다. 최소한 10배는 더 필요하지만 100배는 더 좋습니다.
SanSanych, 왜 분류기의 예측 능력을 바보에게 설명합니까?
예측 능력에서 나쁘지 않은 결과가 안정적인 모델의 구성으로 이어지지는 않을 것입니다. 말도 안 되는 수의 관찰 = 51이기 때문입니다. 최소한 10배는 더 필요하지만 100배는 더 좋습니다.
이 수의 관찰에 대해 모델을 구축하면 결과는 끔찍합니다.
예측
실제[0,0](0,1] 오류
[0.0] 42.9 28.6 40
(0.1] 28.6 0.0 100
전체 오차: 57.1%, 평균 클래스 오차: 70%
래틀 타임스탬프: 2018-10-18 21:29:39 사용자
===================================================== =====================
Mic1.txt [validate](개수)의 선형 모델에 대한 오류 행렬:
예측
실제[0,0](0,1] 오류
[0.0] 1 4 80
(0.1] 2 0 100
Mic1.txt [validate](비율)의 선형 모델에 대한 오류 행렬:
예측
실제[0,0](0,1] 오류
[0.0] 14.3 57.1 80
(0.1] 28.6 0.0 100
전체 오차: 85.7%, 평균 클래스 오차: 90%
래틀 타임스탬프: 2018-10-18 21:29:39 사용자
===================================================== =====================
Mic1.txt [validate](개수)의 신경망 모델에 대한 오류 행렬:
예측
실제[0,0](0,1] 오류
[0.0] 2 3 60
(0.1] 1 1 50
Mic1.txt [validate](비율)의 신경망 모델에 대한 오류 행렬:
예측
실제[0,0](0,1] 오류
[0.0] 28.6 42.9 60
(0.1] 14.3 14.3 50
전체 오차: 57.1%, 평균 클래스 오차: 55%
래틀 타임스탬프: 2018-10-18 21:29:39 사용자
나는 당신이 출력을 예측하려고하지 않기를 바랍니다???? 그것은 이미 예측된 것이므로 가능한 한 가까이 다가가기만 하면 됩니다. 예측할 필요가 없다...
AI 란 무엇입니까?
인공 지능.
Sanych와 결과는 테스트가 아닙니다 ??? 모델은 거기에서 어떻게 행동합니까 ???
그건 그렇고, 당신이 ratl을 사용한다면, 그것은하지 않는 것이 좋습니다. 내가 직접 운전할 수 있습니다 .... 당신의 비밀 AI 모델에 대한 결과를 보는 것이 흥미롭습니다 :-)
인공 지능.
아... 이미 AI를 사용 중이신가요? 그리고 우리는 모두 MO에 앉아 있습니다.(
아... 이미 AI를 사용 중이신가요? 그리고 우리는 모두 MO에 앉아 있습니다.(
이 문제에 대한 당신의 무지는 놀랍습니다. 이것은 동일합니다. ML=AI 머신 러닝=인공 지능.
이 문제에 대한 당신의 무지는 놀랍습니다. 이것은 동일합니다. ML=AI 머신 러닝=인공 지능.
이것은 필요합니다. 누가 이런일이 일어날 거라고 생각 했 겠어. Vosche 무언가, 이것들은 완전히 다른 것들입니다.
이것은 필요합니다. 누가 이런일이 일어날 거라고 생각 했 겠어. Vosche 뭔가, 이것들은 완전히 다른 것들입니다.
차이점은 무엇입니까? 밝히다...
나는 죽어 가고있다 ... 더!)))
그렇다면 데이터는 어떨까요?
이것은 필요합니다. 누가 이런일이 일어날 거라고 생각 했 겠어. Vosche 뭔가, 이것들은 완전히 다른 것들입니다.
글쎄, 그것은 다른 것이 아니라 기계 학습 개발의 진화, 말하자면 어셈블러에서 파이썬으로의 진화입니다.)
https://habr.com/post/401857/