1.タスクのタイプ。AIは、あらゆる種類のタスクで等しくうまく機能しません。たとえば、住宅の価格に関する変数と同様に、画像やビデオを使用することは同じではありません。
2.ネットワークアーキテクチャ。最も基本的なパーセプトロンからより深いネットワークまで、さまざまな種類のアーキテクチャがあります。
3.サンプル。サンプルが大きいほど、結果は得られました。
4.パラメーター。さまざまなアーキテクチャでは、ネットワークがより簡単にトレーニングしたり、生産性をトレーニングしたり、オーバーラーニングなどを減らしたりするのに役立つ特定のハイパーパラメーターを提供します。
5.メトリック。人工ネットワークの成功を測定するために使用するメトリックを考慮し、精度、精度、リコール、F1スコア、またはAUCなどのメトリックにすることが重要です。
1. El tipo de tarea. La IA no funciona igual de bien para todo tipos de tareas. Por ejemplo no será lo mismo trabajar con imágenes o vídeos que con variables referentes al precio de la vivienda.
2. La arquitectura de la red. Hay diversos tipos de arquitectura desde los perceptrones más básicos hasta redes más profundas.
3. La muestra. Cuanto mayor sea la muestra, mejores serán los resultados obtenidos.
4. Los parámetros. Las diferentes arquitecturas ofrecen determinados hiperparámetros que pueden ayudar a la red a entrenarse con mayor facilidad o productividad, disminuir el sobreaprendizaje etc.
5. La métrica. Es importante tener en cuenta la métrica que vamos a utilizar para medir el éxito de una red artificial pudiendo ser métricas como el accuracy, precision, recall, f1 score o el AUC