Kako lahko naredimo napovedi z uporabo ocenjevalcev v Google Cloud Machine Learning in kakšni so izzivi razvrščanja slik oblačil?
V Googlovem strojnem učenju v oblaku je mogoče predvidevati z uporabo ocenjevalcev, ki so API-ji na visoki ravni, ki poenostavljajo proces gradnje in usposabljanja modelov strojnega učenja. Ocenjevalci zagotavljajo vmesnik za usposabljanje, ocenjevanje in napovedovanje, kar olajša razvoj robustnih in razširljivih rešitev strojnega učenja. Za napovedovanje z ocenjevalci v storitvi Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Primer uporabe strojnega učenja v modi, Pregled izpita
Kateri so nekateri hiperparametri, s katerimi lahko eksperimentiramo, da dosežemo večjo natančnost našega modela?
Da bi dosegli večjo natančnost v našem modelu strojnega učenja, obstaja več hiperparametrov, s katerimi lahko eksperimentiramo. Hiperparametri so nastavljivi parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Nadzorujejo obnašanje učnega algoritma in pomembno vplivajo na delovanje modela. En pomemben hiperparameter, ki ga je treba upoštevati, je
Kako lahko izboljšamo delovanje našega modela s prehodom na klasifikator globoke nevronske mreže (DNN)?
Za izboljšanje učinkovitosti modela s prehodom na klasifikator globoke nevronske mreže (DNN) na področju primerov uporabe strojnega učenja v modi je mogoče narediti več ključnih korakov. Globoke nevronske mreže so pokazale velik uspeh na različnih področjih, vključno z nalogami računalniškega vida, kot so klasifikacija slik, zaznavanje objektov in segmentacija. Avtor:
Kako zgradimo linearni klasifikator z uporabo ocenjevalnega okvira TensorFlow v Googlovem strojnem učenju v oblaku?
Če želite zgraditi linearni klasifikator z uporabo ogrodja TensorFlow Estimator Framework v Googlovem strojnem učenju v oblaku, lahko sledite postopku po korakih, ki vključuje pripravo podatkov, definicijo modela, usposabljanje, vrednotenje in napovedovanje. Ta izčrpna razlaga vas bo vodila skozi vsakega od teh korakov in vam zagotovila didaktično vrednost na podlagi dejanskega znanja. 1. Priprava podatkov: Pred gradnjo a
Kakšna je razlika med naborom podatkov Fashion-MNIST in klasičnim naborom podatkov MNIST?
Nabor podatkov Fashion-MNIST in klasični nabor podatkov MNIST sta dva priljubljena nabora podatkov, ki se uporabljata na področju strojnega učenja za naloge klasifikacije slik. Medtem ko sta oba nabora podatkov sestavljena iz sivinskih slik in se običajno uporabljata za primerjalno analizo in ocenjevanje algoritmov strojnega učenja, je med njima več ključnih razlik. Prvič, klasični nabor podatkov MNIST vsebuje slike