Kako uporabljati nabor podatkov Fashion-MNIST v Google Cloud Machine Learning/platformi AI?
Fashion-MNIST je nabor podatkov Zalandovih slik člankov, sestavljen iz učnega nabora 60,000 primerov in testnega nabora 10,000 primerov. Vsak primer je slika v sivinah velikosti 28 × 28, povezana z oznako iz 10 razredov. Nabor podatkov služi kot neposredna zamenjava za izvirni nabor podatkov MNIST za primerjalno analizo algoritmov strojnega učenja,
Ali se lahko logika modela NLG uporablja za druge namene kot za NLG, kot je napovedovanje trgovanja?
Raziskovanje modelov generiranja naravnega jezika (NLG) za namene, ki presegajo njihov tradicionalni obseg, kot je napovedovanje trgovanja, predstavlja zanimivo presečišče aplikacij umetne inteligence. Modeli NLG, ki se običajno uporabljajo za pretvorbo strukturiranih podatkov v človeku berljivo besedilo, izkoriščajo sofisticirane algoritme, ki jih je teoretično mogoče prilagoditi drugim področjem, vključno s finančnim napovedovanjem. Ta potencial izhaja iz
Kaj je nevronska mreža?
Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po strukturi in delovanju človeških možganov. Je temeljna komponenta umetne inteligence, posebej na področju strojnega učenja. Nevronske mreže so zasnovane za obdelavo in interpretacijo kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih, kar jim omogoča napovedovanje, prepoznavanje vzorcev in reševanje
Ali naj bodo funkcije, ki predstavljajo podatke, v numerični obliki in organizirane v stolpcih funkcij?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu velikih podatkov za modele usposabljanja v oblaku, igra predstavitev podatkov pomembno vlogo pri uspehu učnega procesa. Značilnosti, ki so posamezne merljive lastnosti ali značilnosti podatkov, so običajno organizirane v stolpcih funkcij. Medtem ko je
Kakšna je stopnja učenja pri strojnem učenju?
Hitrost učenja je pomemben parameter za prilagajanje modela v kontekstu strojnega učenja. Določa velikost koraka pri vsaki ponovitvi koraka usposabljanja na podlagi informacij, pridobljenih iz prejšnjega koraka usposabljanja. S prilagajanjem stopnje učenja lahko nadzorujemo hitrost, s katero se model uči iz podatkov o usposabljanju in
Ali je običajno priporočena razdelitev podatkov med usposabljanjem in vrednotenjem blizu 80 % do 20 %?
Običajna delitev med usposabljanjem in vrednotenjem v modelih strojnega učenja ni fiksna in se lahko razlikuje glede na različne dejavnike. Vendar pa je na splošno priporočljivo, da se velik del podatkov dodeli za usposabljanje, običajno okoli 70-80 %, preostali del pa rezervira za vrednotenje, kar bi bilo približno 20-30 %. Ta delitev to zagotavlja
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Veliki podatki za modele treningov v oblaku
Kaj pa izvajanje modelov ML v hibridni nastavitvi, pri čemer se obstoječi modeli izvajajo lokalno z rezultati, poslanimi v oblak?
Izvajanje modelov strojnega učenja (ML) v hibridni nastavitvi, kjer se obstoječi modeli izvajajo lokalno in se njihovi rezultati pošiljajo v oblak, lahko nudi številne prednosti v smislu prilagodljivosti, razširljivosti in stroškovne učinkovitosti. Ta pristop izkorišča prednosti lokalnih računalniških virov in virov računalništva v oblaku, kar organizacijam omogoča, da izkoristijo svojo obstoječo infrastrukturo, medtem ko
Kakšne uporabnike ima Kaggle Kernels?
Kaggle Kernels je spletna platforma, ki skrbi za širok krog uporabnikov, ki jih zanimajo različni vidiki umetne inteligence in strojnega učenja. Baza uporabnikov Kaggle Kernels je raznolika in vključuje tako začetnike kot strokovnjake na tem področju. Ta platforma služi kot okolje za sodelovanje, kjer lahko uporabniki delijo, raziskujejo in gradijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Uvod v jedra Kaggle
Kakšne so slabosti porazdeljenega usposabljanja?
Porazdeljeno usposabljanje na področju umetne inteligence (AI) je v zadnjih letih pridobilo veliko pozornosti zaradi svoje sposobnosti, da pospeši proces usposabljanja z uporabo več računalniških virov. Vendar je pomembno priznati, da je s porazdeljenim usposabljanjem povezanih tudi več pomanjkljivosti. Raziščimo te pomanjkljivosti podrobno in zagotovimo celovito
Kakšne so slabosti NLG?
Generiranje naravnega jezika (NLG) je podpodročje umetne inteligence (AI), ki se osredotoča na ustvarjanje besedila ali govora, podobnega človeku, na podlagi strukturiranih podatkov. Čeprav je NLG pridobil veliko pozornosti in se uspešno uporablja na različnih področjih, je pomembno priznati, da je s to tehnologijo povezanih več pomanjkljivosti. Raziščimo nekaj