Tiếp theoTiếp theo trong Nền tảng AI
Suy luận AI
Nguyên tắc cơ bản
HƯỚNG DẪN cơ bản
Giải thích về mô hình AI
Mô hình học máy là một hệ thống toán học ánh xạ đầu vào thành đầu ra bằng cách sử dụng cấu trúc và các tham số đã học.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Một sản phẩm AI hoàn chỉnh còn bao gồm xử lý dữ liệu, giao diện, truy xuất, công cụ và quy tắc vận hành. Chỉ riêng tên model không mô tả được toàn bộ sản phẩm đó.
Những điểm chính rút ra
- Tách mô hình khỏi sản phẩm xung quanh nó.
- Phân biệt các thông số đã học với cài đặt đào tạo.
- Chọn bằng cách sử dụng các ràng buộc của ứng dụng và các lỗi đo được.
Lặn sâu
Các mô hình khác nhau đại diện cho các loại mối quan hệ khác nhau. Một mô hình tuyến tính kết hợp các tính năng có trọng số. Cây quyết định tuân theo các phép chia đã học. Mạng nơ-ron kết hợp các phép biến đổi được tham số hóa trên các lớp. Việc lựa chọn trong số chúng phụ thuộc vào vấn đề, các ví dụ sẵn có, giới hạn tính toán và kiểu giải thích mà người dùng cần. Đào tạo chọn giá trị tham số. Các siêu tham số, chẳng hạn như giới hạn độ sâu của cây hoặc tốc độ học, chi phối quy trình học hoặc cấu trúc mô hình và thường được chọn thông qua xác thực. Việc nhầm lẫn hai điều này làm cho các thí nghiệm khó tái tạo. Một mô hình nền tảng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhiều nhiệm vụ, nhưng tính linh hoạt đó không loại bỏ được các yêu cầu đánh giá. Nhắc nhở, tinh chỉnh và truy xuất sẽ thay đổi các phần khác nhau của hệ thống. Một tài liệu được truy xuất có thể cập nhật bằng chứng sẵn có mà không thay đổi trọng số; tinh chỉnh thay đổi trọng số mà không đảm bảo thông tin hiện tại. So sánh các ứng cử viên trên một tập hợp đầu vào đại diện cố định. Ghi lại lỗi, độ trễ, bộ nhớ và xử lý lỗi chứ không chỉ là điểm số trên bảng xếp hạng. Ưu tiên phương án đơn giản nhất đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ. Khi thay đổi phiên bản mô hình, hãy lặp lại so sánh vì giao diện có thể duy trì ổn định trong khi hành vi thay đổi.
04Ví dụ hoạt động
Chọn cho một nhiệm vụ được xác định
Giả sử một nhóm cần dán nhãn tài liệu trong vòng 100 mili giây. Trong thử nghiệm minh họa, mô hình A đạt độ chính xác 92% ở tốc độ 30 mili giây và mô hình B đạt 94% ở tốc độ 400 mili giây.
Kiểm tra lỗi của hai mô hình và liệu các nhãn chính xác bổ sung có đủ quan trọng để thay đổi yêu cầu về độ trễ hay không.
Nếu 100 ms là giới hạn chắc chắn và mô hình A đáp ứng khả năng chịu lỗi thì đó là ứng cử viên khả thi cho việc triển khai cụ thể này.
Những gì nó cho thấy
Sự so sánh được phát minh cho thấy sự lựa chọn theo nhiệm vụ cụ thể chứ không phải thứ hạng của các gia đình kiểu mẫu.
Triển khai trong thế giới thực
Sử dụng mô hình tuyến tính làm cơ sở cho dự báo số.
So sánh một bộ phân loại nhỏ và một mô hình tổng quát trên cùng một tác vụ gắn nhãn tài liệu.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Quyết định rõ ràng hơn. Nó giúp bạn tách biệt các tuyên bố kỹ thuật rõ ràng khỏi ngôn ngữ tiếp thị.
- Chi phí và ngân sách. Bạn có thể đặt các câu hỏi triển khai tốt hơn trước khi chi tiền hoặc thời gian.
- Nhóm và quy trình làm việc. Các nhóm có sự hiểu biết chung sẽ đưa ra các quyết định về sản phẩm, chính sách và học tập tốt hơn.
coi chừng
- Các nhóm khác nhau có thể sử dụng cùng một thuật ngữ một cách khác nhau, vì vậy hãy sớm xác định phạm vi.
- Điểm chuẩn có thể trông mạnh mẽ trong khi hiệu suất trong thế giới thực không đồng đều.
- Việc bỏ qua các kế hoạch đánh giá và chất lượng dữ liệu thường tạo ra những kết quả mong manh.
Các bước tiếp theo
- Bắt đầu với một định nghĩa đơn giản về kết quả bạn cần.
- Chọn một số liệu thành công và một điều kiện thất bại trước khi thử nghiệm.
- Chạy một thử nghiệm nhỏ với dữ liệu đại diện chứ không phải một bản demo bóng bẩy.
- Tài liệu giúp giải thích về Mô hình AI và nơi các phương pháp đơn giản hơn sẽ tốt hơn.
Nguồn tham khảo và đọc thêm
- scikit-learnHướng dẫn sử dụng học tập có giám sát
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Tham gia bài kiểm tra AI Models Explained
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Mô hình lớn nhất có phải là sự lựa chọn tốt nhất?
Không nhất thiết phải như vậy. Một mô hình nhỏ hơn hoặc đơn giản hơn có thể đáp ứng tốt hơn các yêu cầu về tốc độ, bộ nhớ, độ tin cậy và bảo trì của nhiệm vụ.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này