Trong học máy, "F1-score" ám chỉ điều gì?

Cải thiện độ chính xác của mô hình

Tối ưu hóa các tham số của mô hình dựa trên đạo hàm của hàm mất mát

Giảm thiểu overfitting trong mô hình

Phân tích đặc trưng của dữ liệu

Dự đoán chuỗi thời gian

Phân loại hình ảnh

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

Tất cả các phương án trên

Một loại thuật toán tối ưu hóa

Một loại mô hình học sâu

Một loại mô hình học có giám sát

Một phương pháp kết hợp nhiều cây quyết định

Một phương pháp tối ưu hóa gradient descent

Một phương pháp tối ưu hóa huấn luyện mô hình dựa trên mẫu ngẫu nhiên

Một phương pháp tối ưu hóa dựa trên hàm mất mát

Một phương pháp tối ưu hóa dựa trên quá trình lan truyền ngược

Số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng để cập nhật các trọng số trong mỗi lần lan truyền ngược

Kích thước của các tầng ẩn trong mạng neural

Số lượng các mẫu dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện mạng neural

Số lượng epoch cần thiết để đạt được hiệu suất mong muốn

Một kỹ thuật tối ưu hóa gradient descent

Một phương pháp học có giám sát kết hợp nhiều mô hình yếu để tạo ra một mô hình mạnh

Một phương pháp tối ưu hóa dựa trên hàm mất mát

Một kỹ thuật tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu ban đầu

Phân loại hình ảnh

Phân cụm dữ liệu không gán nhãn vào các nhóm dựa trên đặc trưng tương tự

Dự đoán chuỗi thời gian

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

Rectified Linear Unit

Randomized Learning Unit

Recursive Linear Unit

Regularized Learning Unit

Biểu diễn từ dưới dạng các vector số thực

Phân loại hình ảnh

Dự đoán chuỗi thời gian

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

Quá trình chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ban đầu

Quá trình tạo ra các mô hình phức tạp hơn để đối phó với dữ liệu phức tạp

Quá trình biến đổi dữ liệu đầu vào thành dạng phù hợp để huấn luyện mô hình

Quá trình trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu và biến đổi chúng thành các đặc trưng mới