如何知道模型是否经过适当训练?准确率是关键指标吗?必须达到90%以上吗?
周二27 2024二月
by 帕特里夏·曼努埃丽塔·伊斯奎尔多·萨米恩托
确定机器学习模型是否经过正确训练是模型开发过程的一个关键方面。虽然准确性是评估模型性能的重要指标(甚至是关键指标),但它并不是训练有素的模型的唯一指标。准确率达到 90% 以上并不普遍
- 发表于 人工智能, EITC/AI/GCML Google云机器学习, 介绍, 什么是机器学习
Tensorflow 1 和 Tensorflow 2 版本之间加载和训练 Iris 数据集的主要区别是什么?
周一,25 2023月
by 罗伯特戈尔
提供的用于加载和训练 iris 数据集的原始代码是为 TensorFlow 1 设计的,可能不适用于 TensorFlow 2。出现这种差异的原因是这个较新版本的 TensorFlow 中引入了某些更改和更新,但我们将在后续版本中详细介绍这些更改和更新。与 TensorFlow 直接相关的主题
如何在Google Cloud机器学习中构建模型?
星期五,18 August 2023
by 阮春东
要在 Google Cloud 机器学习引擎中构建模型,您需要遵循涉及各种组件的结构化工作流程。 这些组件包括准备数据、定义模型和训练模型。 让我们更详细地探讨每个步骤。 1. 准备数据:在创建模型之前,准备好数据至关重要