Dieser Browser wird nicht mehr unterstützt.
Führen Sie ein Upgrade auf Microsoft Edge durch, um die neuesten Features, Sicherheitsupdates und den technischen Support zu nutzen.
Was ist der Unterschied zwischen überwachten Lernen und unbeaufsichtigten Lernen?
Das überwachte Lernen erfordert eine menschliche Aufsicht, während das unbeaufsichtigte Lernen nicht funktioniert.
Überwachtes Lernen verwendet immer einen Optimierer, aber unbeaufsichtigtes Lernen tut nie.
Überwachtes Lernen trainiert ein Modell, indem Schätzungen mit korrekten Antworten verglichen werden. Die Kostenfunktion für unbeaufsichtigtes Lernen benötigt keine richtigen Antworten.
Welche Rolle spielt die Kostenfunktion im überwachten Lernen?
Um die Kosten so zu maximieren, dass das Ziel erreicht wird.
Um die Kosten zu berechnen, indem Sie Schätzungen mit korrekten Antworten vergleichen.
So aktualisieren Sie Modellparameter.
Wie weiß der Farbverlaufsabstieg, wie Parameter aktualisiert werden?
Sie vergleicht die Kosten für mehrere Kombinationen von Parametern und wählt dann die beste Option aus.
Es verwendet ein internes Verständnis der Beziehung zwischen Features und Bezeichnungen, um intelligente Entscheidungen zu treffen.
Es verwendet Calculus, um die Steigung der Kostenfunktion zu schätzen.
Warum sind viele Kostenfunktionen verfügbar?
Für jede verarbeitete Währung oder jedes Bankensystem ist eine eindeutige Kostenfunktion erforderlich.
Kostenfunktionen unterstützen Modelle beim Verarbeiten von Daten, und viele Modelltypen sind verfügbar.
Verschiedene Kostenfunktionen können zu unterschiedlichen Antworten kommen, und was am besten ist, hängt vom Ziel ab.
Warum ist die Lernrate wichtig?
Es beschleunigt oder verlangsamt das Training.
Wenn die Lernrate zu groß oder zu klein ist, kann es verhindern, dass ein Modell optimal trainiert wird.
Beide Optionen sind richtig.
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
War diese Seite hilfreich?