Witaj w notatkach do lekcji numer 2 kursu FastAI dedykowanej pojęciu stochastic gradient descent. Jeżeli przerobiłeś ze mną lekcję pierwszą, to wiesz mniej więcej, jak możesz skonstruować własny klasyfikator obrazków. Jeśli dodatkowo odrobiłeś zadanie domowe, to potrafisz już zrobić taki klasyfikator na własne potrzeby. A jeśli jeszcze nie zrobiłeś, to nie musisz się martwić — … Czytaj dalej Stochastic gradient descent – po co mi to? Deep learning #2
Tag: optymalizacja
Naczelny algorytm – książka, która ma zmienić świat
Witaj w artykule, który jest recenzją drugiej książki na tym blogu. Tym razem nieco przypadkowo wybrałem książkę o tytule . Nieco przypadkowo, bo nie szukałem niczego konkretnego, natomiast tytuł całkiem mocno mnie zaintrygował. Właśnie z powodu tytuły podszedłem do tej książki z dość mieszanymi uczuciami. Tytuły rozdziałów niewiele mi mówiły, a po przekartkowaniu natrafiłem na … Czytaj dalej Naczelny algorytm – książka, która ma zmienić świat
ELI5 i czarne pudełka
Gdy tworzymy model, któremu jest bardzo blisko do typowego białego pudełka (np. drzewo decyzyjne), to bardzo łatwo jest nam zorientować się, które cechy naszych obserwacji są istotne. Nieco inaczej sprawa ma się w modelach, które bardziej przypominają czarne pudełka. Modele takie, mimo iż niczego nie ukrywają, nie są w stanie wskazać nam które informacje były dla … Czytaj dalej ELI5 i czarne pudełka
Auto_ml, czyli kolejny moduł do automatyzacji uczenia maszynowego
Jeżeli zastanowimy się nad procesem uczenia maszynowego, to zauważymy, że spora jego część powtarza się. Na przykład może to być wybieranie hiperparametrów albo testowanie różnych funkcji modelujących. Fakt, całości nie możemy za bardzo zautomatyzować, ale wspomniane elementy nadają się do tego całkiem dobrze. Szczególnie że często jest to cykl - zmiana, uruchomienie, czekanie kilka minut … Czytaj dalej Auto_ml, czyli kolejny moduł do automatyzacji uczenia maszynowego
Tuning hiperparametrów na przykładzie drzewa decyzyjnego
W jednym z poprzednich artykułów pokazałem, na czym polega proces budowy drzewa decyzyjnego. Pokazałem również, nad jakimi hiperparametrami warto się pochylić przy budowie takiego drzewa. W tym artykule chciałem pokazać jak ugryźć proces wyboru wartości hiperparametrów w sposób praktyczny. Zbiór danych Aby móc przeprowadzić to ćwiczenie przydałby nam się jakiś zbiór danych. Do tego celu … Czytaj dalej Tuning hiperparametrów na przykładzie drzewa decyzyjnego