Erzählen Sie mir von ML, maschinellem Lernen.
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Das maschinelle Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich auf den Einsatz von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise, wie der Mensch lernt, nach und nach zu verbessern. Machine learning ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Feldes der Datenwissenschaft. Das grundlegende Konzept des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft beinhaltet die Verwendung statistischer Lern- und Optimierungsmethoden, mit denen Computer Datensätze analysieren und Muster durch den Einsatz statistischer Methoden erkennen lassen. Algorithmen werden geschult, um Klassifikationen oder Vorhersagen zu erstellen und Erkenntnisse im Data Mining zu enthüllen. Diese Erkenntnisse treiben die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen voran. Machine learning Algorithmen werden typischerweise mithilfe von Frameworks erstellt, die die Lösungsentwicklung beschleunigen, wie TensorFlow und PyTorch. Der typische überwachte Maschinenlernalgorithmus besteht aus etwa drei Komponenten: 1. Ein Entscheidungsprozess: Ein Rezept von Berechnungen oder andere Schritte, die in die Daten einfließen.
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Was bedeutet Beaufsichtigtes im Kontext von Machine Learning?
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Beaufsichtigt im Kontext von Machine Learning bedeutet, dass das Modell auf beschrifteten Daten trainiert wird, was bedeutet, dass eine erwartete oder gewünschte Ausgabe für die Eingaben in den Trainingsdaten bekannt ist (beschriftet).
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Schreiben Sie eine umfassende, detaillierte, detaillierte, klare Antwort auf die folgende Frage: Was könnte der Grund sein, warum ein neuronales Netzwerk nur eine Klasse für ein Mehrklassenproblem voraussagt, obwohl es viele Klassen in seinem Trainingsdatensatz hat?
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Es könnte mehrere Gründe geben, warum ein neuronales Netzwerk nur eine Klasse für ein Mehrklassenproblem vorhersagt, obwohl es viele Klassen in seinem Trainingsdatensatz hat. Hier sind einige mögliche Erklärungen: Unausgewogene Trainingsdaten: Es ist möglich, dass das neuronale Netzwerk auf einem unausgeglichenen Datensatz trainiert wurde, wo einige Klassen viel mehr Beispiele als andere haben. In diesem Fall kann das Netzwerk gelernt haben, immer die häufigste Klasse im Datensatz vorherzusagen, anstatt zu lernen, zwischen den verschiedenen Klassen zu unterscheiden. Schlechte Netzwerkarchitektur: Ein weiterer möglicher Grund für schlechte Leistung eines neuronalen Netzwerks könnte die Architektur des Netzes selbst sein. Das Netzwerk kann nicht tief genug sein, oder möglicherweise nicht genug versteckte Einheiten oder Neuronen haben, um die komplexen Beziehungen zwischen den Eingangsfunktionen und den mehreren Ausgangsklassen zu erlernen. Unangebrachte Verlustfunktion: Ein neuronales Netzwerk die Verlustfunktion verwendet wird, um den Unterschied zwischen dem vorhergesagten Ausgang und der tatsächlichen Ausgabe zu messen. Wenn die Verlustfunktion für das Problem nicht geeignet ist, kann das neuronale Netzwerk die korrekte Ausgabeklassen zu erlernen.
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