Il 90% di accuratezza sul set di test è sufficiente per la valutazione?
L'adeguatezza di una metrica di accuratezza del 90% su un set di test come standard per la valutazione di un modello di apprendimento automatico è un argomento complesso che richiede una comprensione approfondita di diversi concetti chiave nell'apprendimento automatico, nella valutazione dei modelli e nel contesto applicativo. La sola accuratezza, sebbene comunemente riportata, potrebbe non fornire sempre un risultato affidabile o completo.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come preelaboriamo i dati prima di bilanciarli nel contesto della costruzione di una rete neurale ricorrente per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute?
La pre-elaborazione dei dati è un passo importante nella costruzione di una rete neurale ricorrente (RNN) per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute. Implica la trasformazione dei dati grezzi di input in un formato adatto che possa essere efficacemente utilizzato dal modello RNN. Nel contesto del bilanciamento dei dati della sequenza RNN, esistono diverse importanti tecniche di pre-elaborazione che possono essere utilizzate
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPTFK con Python, TensorFlow e Keras, Reti neurali ricorrenti, Bilanciamento dei dati di sequenza RNN, Revisione d'esame
In che modo la distribuzione delle classi nel set di dati influisce sull'accuratezza dell'algoritmo K dei vicini più vicini?
La distribuzione delle classi in un set di dati può avere un impatto significativo sull'accuratezza dell'algoritmo K dei vicini più vicini (KNN). KNN è un popolare algoritmo di apprendimento automatico utilizzato per le attività di classificazione, in cui l'obiettivo è assegnare un'etichetta a un determinato input in base alla sua somiglianza con altri esempi nel set di dati.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico EITC/AI/MLP con Python, Programmazione dell'apprendimento automatico, Riepilogo dell'algoritmo dei vicini più vicini K, Revisione d'esame