Các thuật ngữ trong Machine Learning - A?

Các thuật ngữ này định nghĩa cho thuật ngữ chung về học máy cũng như các thuật ngữ cụ thể cho TensorFlow.

A/B testing

Là cách thống kê để so sánh giữa hai (hoặc nhiều hơn) techniques, thường là một technique mới phủ định lại technique cũ. A/B testing nhằm mục đích xác định không chỉ kỹ thuật nào thực hiện tốt hơn mà còn để hiểu liệu sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hay không. Thường chỉ xem xét hai kỹ thuật sử dụng một phép đo, nhưng nó có thể được áp dụng cho bất kỳ số lượng hạn chế các kỹ thuật và biện pháp.

accuracy

Dự đoán tỉ lệ % độ chính xác của một classification model.

Một function (như ReLU hoặc sigmoid) làm mất tổng trọng số của tất cả các input từ lớp trước đó và tạo ra và truyền một giá trị output (thường là phi tuyến tính) sang lớp tiếp theo.

AdaGrad

Là một thuật toán dạng gradient descent, cho phép mỗi tham số (paramaster) có learning rate độc lập.

Có thể đọc paper của thuật toán hoặc xem bài viết này

AUC (Area under the ROC Curve)

Một thước đo đánh giá xem xét tất cả các ngưỡng (thresholds) classification có thể.

The Area Under the ROC curve (tạm dich là Khu vực dưới đường cong ROC) là xác suất mà một classifier sẽ tự tin hơn rằng một positive example ngẫu nhiên được lựa chọn thực sự positive hơn là một negative example chọn ngẫu nhiên là positive.

Blog: