Kaj pomeni usposobiti modela? Katera vrsta učenja: poglobljeno, ansambelsko, transferno učenje je najboljše? Je učenje v nedogled učinkovito?
Usposabljanje »modela« na področju umetne inteligence (AI) se nanaša na proces učenja algoritma za prepoznavanje vzorcev in napovedovanje na podlagi vhodnih podatkov. Ta proces je ključni korak v strojnem učenju, kjer se model uči iz primerov in posplošuje svoje znanje, da naredi natančne napovedi na nevidnih podatkih. tam
Kaj je prenos učenja in zakaj je glavni primer uporabe za TensorFlow.js?
Transferno učenje je močna tehnika na področju globokega učenja, ki omogoča, da se vnaprej usposobljeni modeli uporabijo kot izhodišče za reševanje novih nalog. Vključuje model, ki je bil učen na velikem naboru podatkov, in ponovno uporabo pridobljenega znanja za reševanje drugačnega, a povezanega problema. Ta pristop je
Kako TensorFlow.js omogoča nove poslovne priložnosti?
TensorFlow.js je zmogljivo ogrodje, ki v brskalnik prinaša zmožnosti globokega učenja in omogoča nove poslovne priložnosti na področju umetne inteligence (AI). Ta vrhunska tehnologija omogoča razvijalcem, da izkoristijo potencial modelov globokega učenja neposredno v spletnih aplikacijah, kar odpira široko paleto možnosti za podjetja v različnih panogah.
Kakšen je namen preverjanja, ali shranjeni model že obstaja pred usposabljanjem?
Pri usposabljanju modela globokega učenja je pomembno, da pred začetkom procesa usposabljanja preverite, ali shranjeni model že obstaja. Ta korak služi več namenom in lahko zelo koristi poteku usposabljanja. V kontekstu uporabe konvolucijske nevronske mreže (CNN) za identifikacijo psov in mačk je namen preverjanja, ali
Kakšne so prednosti vključitve več plasti v program Deep Asteroid?
Na področju umetne inteligence, zlasti na področju sledenja asteroidom s strojnim učenjem, lahko vključevanje več plasti v program Deep Asteroid ponudi številne prednosti. Te prednosti izhajajo iz zmožnosti globokih nevronskih mrež, da se iz podatkov naučijo zapletenih vzorcev in predstavitev, kar lahko poveča natančnost in učinkovitost
Zakaj je ekipa izbrala ResNet 50 kot modelno arhitekturo za kategorizacijo fotografij na seznamu?
ResNet 50 je bil izbran kot vzorčna arhitektura za kategorizacijo fotografij na seznamu v Airbnbjevi aplikaciji za strojno učenje zaradi več prepričljivih razlogov. ResNet 50 je globoka konvolucijska nevronska mreža (CNN), ki je pokazala izjemno zmogljivost pri nalogah klasifikacije slik. Je različica družine modelov ResNet, po kateri so znani
Kako so raziskovalci premagali izziv zbiranja podatkov za usposabljanje svojih modelov strojnega učenja v kontekstu prepisovanja srednjeveških besedil?
Raziskovalci so se soočili z več izzivi pri zbiranju podatkov za usposabljanje svojih modelov strojnega učenja v kontekstu prepisovanja srednjeveških besedil. Ti izzivi so izhajali iz edinstvenih značilnosti srednjeveških rokopisov, kot so zapleteni slogi rokopisa, obledelo črnilo in poškodbe zaradi starosti. Za premagovanje teh izzivov je bila potrebna kombinacija inovativnih tehnik in skrbnega urejanja podatkov.
Katere so možne poti za izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow?
Izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow je lahko zapletena naloga, ki zahteva skrbno upoštevanje različnih dejavnikov. V tem odgovoru bomo raziskali nekaj možnih poti za izboljšanje natančnosti modela v TensorFlow, pri čemer se bomo osredotočili na API-je na visoki ravni in tehnike za gradnjo in izboljšanje modelov. 1. Predobdelava podatkov: Eden temeljnih korakov
Kakšen je namen shranjevanja in nalaganja modelov v TensorFlow?
Namen shranjevanja in nalaganja modelov v TensorFlow je omogočiti ohranitev in ponovno uporabo usposobljenih modelov za prihodnje naloge sklepanja ali usposabljanja. Shranjevanje modela nam omogoča shranjevanje naučenih parametrov in arhitekture naučenega modela na disk, medtem ko nalaganje modela omogoča obnovitev teh shranjenih parametrov in
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Napredovanje v programu TensorFlow, Shranjevanje in nalaganje modelov, Pregled izpita
Kako nabor podatkov Fashion MNIST prispeva k nalogi klasifikacije?
Nabor podatkov Fashion MNIST je pomemben prispevek k nalogi klasifikacije na področju umetne inteligence, zlasti pri uporabi TensorFlow za klasifikacijo slik oblačil. Ta nabor podatkov služi kot zamenjava za tradicionalni nabor podatkov MNIST, ki je sestavljen iz ročno napisanih številk. Podatkovni niz Fashion MNIST na drugi strani obsega 60,000 slik v sivinah
- 1
- 2