Ali drži, da če je nabor podatkov velik, potrebujemo manj vrednotenja, kar pomeni, da se lahko delež nabora podatkov, uporabljenega za vrednotenje, zmanjša s povečanjem velikosti nabora podatkov?
Na področju strojnega učenja ima velikost nabora podatkov ključno vlogo v procesu ocenjevanja. Razmerje med velikostjo nabora podatkov in zahtevami vrednotenja je kompleksno in odvisno od različnih dejavnikov. Vendar pa je na splošno res, da se lahko z večanjem velikosti nabora podatkov del nabora podatkov, uporabljen za vrednotenje,
Ali je mogoče zlahka nadzorovati (z dodajanjem in odstranjevanjem) število plasti in število vozlišč v posameznih plasteh s spreminjanjem matrike, ki je podana kot skriti argument globoke nevronske mreže (DNN)?
Na področju strojnega učenja, zlasti globokih nevronskih mrež (DNN), je zmožnost nadzora nad številom plasti in vozlišč znotraj vsake plasti temeljni vidik prilagajanja arhitekture modela. Pri delu z DNN-ji v kontekstu Googlovega strojnega učenja v oblaku igra niz, ki je naveden kot skriti argument, ključno vlogo
Kateri algoritem ML je primeren za usposabljanje modela za primerjavo podatkovnih dokumentov?
En algoritem, ki je zelo primeren za usposabljanje modela za primerjavo podatkovnih dokumentov, je algoritem kosinusne podobnosti. Kosinusna podobnost je mera podobnosti med dvema neničelnima vektorjema prostora notranjega produkta, ki meri kosinus kota med njima. V okviru primerjave dokumentov se uporablja za ugotavljanje
Katere so glavne razlike pri nalaganju in usposabljanju nabora podatkov Iris med različicama Tensorflow 1 in Tensorflow 2?
Izvirna koda, ki je bila na voljo za nalaganje in usposabljanje nabora podatkov šarenice, je bila zasnovana za TensorFlow 1 in morda ne bo delovala s TensorFlow 2. Do tega odstopanja pride zaradi določenih sprememb in posodobitev, uvedenih v tej novejši različici TensorFlow, ki pa bodo podrobneje obravnavane v nadaljevanju. teme, ki bodo neposredno povezane s TensorFlow
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Kako naložiti nabore podatkov TensorFlow v Jupyter v Python in jih uporabiti za predstavitev ocenjevalcev?
Nabori podatkov TensorFlow (TFDS) so zbirka naborov podatkov, pripravljenih za uporabo s TensorFlow, ki zagotavljajo priročen način za dostop in upravljanje različnih naborov podatkov za naloge strojnega učenja. Po drugi strani pa so ocenjevalci API-ji TensorFlow na visoki ravni, ki poenostavljajo proces ustvarjanja modelov strojnega učenja. Za nalaganje naborov podatkov TensorFlow v Jupyter z uporabo Pythona in predstavitev
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Navadni in preprosti ocenjevalci
Kakšne so razlike med TensorFlow in TensorBoard?
TensorFlow in TensorBoard sta orodji, ki se pogosto uporabljata na področju strojnega učenja, zlasti za razvoj modelov in vizualizacijo. Čeprav sta povezana in se pogosto uporabljata skupaj, so med njima izrazite razlike. TensorFlow je odprtokodno ogrodje strojnega učenja, ki ga je razvil Google. Ponuja obsežen nabor orodij in
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, TensorBoard za vizualizacijo modelov
Kako prepoznati, da je model preveč opremljen?
Da bi prepoznali, ali je model preveč opremljen, moramo razumeti koncept prekomernega prilagajanja in njegove posledice za strojno učenje. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model izjemno dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ga ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke. Ta pojav škodi napovedovalni sposobnosti modela in lahko povzroči slabo delovanje
Kakšna je razširljivost urjenja učnih algoritmov?
Razširljivost urjenja učnih algoritmov je ključni vidik na področju umetne inteligence. Nanaša se na sposobnost sistema za strojno učenje, da učinkovito obravnava velike količine podatkov in poveča svojo zmogljivost, ko se velikost nabora podatkov poveča. To je še posebej pomembno, ko imamo opravka s kompleksnimi modeli in ogromnimi nabori podatkov, npr
Kako ustvariti učne algoritme na podlagi nevidnih podatkov?
Postopek ustvarjanja učnih algoritmov na podlagi nevidnih podatkov vključuje več korakov in premislekov. Da bi razvili algoritem za ta namen, je treba razumeti naravo nevidnih podatkov in kako jih je mogoče uporabiti pri nalogah strojnega učenja. Razložimo algoritemski pristop k ustvarjanju učnih algoritmov, ki temeljijo na
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu
Kaj pomeni ustvariti algoritme, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo in sprejemajo odločitve?
Ustvarjanje algoritmov, ki se učijo na podlagi podatkov, napovedujejo rezultate in sprejemajo odločitve, je jedro strojnega učenja na področju umetne inteligence. Ta proces vključuje usposabljanje modelov z uporabo podatkov in jim omogoča posploševanje vzorcev ter sprejemanje natančnih napovedi ali odločitev na podlagi novih, še nevidenih podatkov. V kontekstu Google Cloud Machine
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, Napovedi brez strežnika v obsegu