如何檢測機器學習中的偏差以及如何防止這些偏差?
檢測機器學習模型中的偏差是確保人工智慧系統公平和道德的關鍵方面。機器學習流程的各個階段都可能產生偏差,包括資料收集、預處理、特徵選擇、模型訓練和部署。檢測偏見涉及統計分析、領域知識和批判性思考的結合。在本次回應中,我們
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習
TensorBoard可以在線上使用嗎?
是的,可以在線使用 TensorBoard 來視覺化機器學習模型。 TensorBoard 是一款功能強大的視覺化工具,與 TensorFlow 一起提供,TensorFlow 是 Google 開發的熱門開源機器學習框架。它允許您追蹤和視覺化機器學習模型的各個方面,例如模型圖、訓練指標和嵌入。透過可視化這些
在哪裡可以找到範例中使用的 Iris 資料集?
要查找範例中使用的 Iris 資料集,可以透過 UCI 機器學習儲存庫存取它。 Iris 資料集是機器學習領域中用於分類任務的常用資料集,特別是在教育環境中,因為它在演示各種機器學習演算法方面簡單且有效。 UCI 機器
機器學習需要Python嗎?
Python 是機器學習 (ML) 領域廣泛使用的程式語言,因為它簡單、多功能,並且有大量支援 ML 任務的程式庫和框架。雖然使用 Python 進行機器學習並不是必需的,但它受到許多從業者和研究人員的推薦和青睞。
- 出版於 人工智能, EITC/AI/GCML Google雲機器學習, 簡介, 什麼是機器學習
半監督學習有哪些例子?
半監督學習是一種介於監督學習(所有數據都被標記)和無監督學習(沒有數據被標記)之間的機器學習範式。在半監督學習中,演算法從少量標記資料和大量未標記資料的組合中學習。當獲取
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人們如何知道何時使用監督訓練和無監督訓練?
監督學習和無監督學習是機器學習範式的兩種基本類型,它們根據資料的性質和手邊任務的目標服務於不同的目的。了解何時使用監督訓練與無監督訓練對於設計有效的機器學習模型至關重要。這兩種方法之間的選擇取決於
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如何知道模型是否經過適當訓練?準確率是關鍵指標嗎?必須達到90%以上嗎?
確定機器學習模型是否經過正確訓練是模型開發過程的關鍵方面。雖然準確性是評估模型表現的重要指標(甚至是關鍵指標),但它並不是訓練有素的模型的唯一指標。準確率達 90% 以上並不普遍
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