学生の一般学習プロセスに人工知能を実装するために考慮すべき要因は何ですか？
1.タスクのタイプ。AIは、あらゆる種類のタスクで等しくうまく機能しません。たとえば、住宅の価格に関する変数と同様に、画像やビデオを使用することは同じではありません。
2.ネットワークアーキテクチャ。最も基本的なパーセプトロンからより深いネットワークまで、さまざまな種類のアーキテクチャがあります。
3.サンプル。サンプルが大きいほど、結果は得られました。
4.パラメーター。さまざまなアーキテクチャでは、ネットワークがより簡単にトレーニングしたり、生産性をトレーニングしたり、オーバーラーニングなどを減らしたりするのに役立つ特定のハイパーパラメーターを提供します。
5.メトリック。人工ネットワークの成功を測定するために使用するメトリックを考慮し、精度、精度、リコール、F1スコア、またはAUCなどのメトリックにすることが重要です。