Araw 10 ng remote ML / GenAI internship. Ang Araw 9 ay naglagay ng linya. Ang isang linya ay maaaring sabihin ang 200, o −40. Hindi maaari ng isang klase. Tinignan ko ang logistic regression na one-shot ni Big Brains. Ang mga naiwan sa akin: Ang trabaho ay binary: oo o hindi, 0 o 1. Spam o ham. Fraud o hindi. Bili o huwag. Parehong unang hakbang tulad ng linya: z = w·x + b. Pagkatapos ay sigmoid: σ(z) = 1 / (1 + e^(−z)) Ang pagpapaliit na ito ay nagpapanatili ng sagot sa pagitan ng 0 at 1. Ang isang threshold (karaniwan ay 0.5) ay nagpapalit sa probabilidad sa isang klase. Ang MSE ay ang sistema ng pagmamarka para sa isang bilang. Ang cross-entropy ay ang sistema ng pagmamarka para sa isang klase. Ang gradient descent ay patuloy na gumagalaw sa mga timbang. Ang mga Araw 5–7 ay ang mga patakaran. Ang Araw 9 ay ang unang modelo. Ang Araw 10 ay ang unang classifier. Tanong na patuloy kong mayroon: kung ang fraud ay 1 row sa 100, paano pa ba ang 0.5 ay patas na linya?
𝐈𝐛𝐧𝐦𝐚𝐫𝐳𝐮𝐤I-share
Source:Ipakita ang original
Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito.
Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.