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
Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
TensorFlow je široko uporabljeno odprtokodno ogrodje za strojno učenje, ki ga je razvil Google. Zagotavlja celovit ekosistem orodij, knjižnic in virov, ki razvijalcem in raziskovalcem omogočajo učinkovito gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja. V kontekstu globokih nevronskih mrež (DNN) TensorFlow ni sposoben samo usposobiti teh modelov, temveč tudi olajšati
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, TensorFlow Hub za bolj produktivno strojno učenje
Kakšen je namen večkratnega ponavljanja nabora podatkov med usposabljanjem?
Pri usposabljanju modela nevronske mreže na področju globokega učenja je običajna praksa večkratno ponavljanje podatkovnega niza. Ta proces, znan kot epohalno usposabljanje, je ključnega pomena pri optimizaciji delovanja modela in doseganju boljše posplošitve. Glavni razlog za večkratno ponavljanje nabora podatkov med usposabljanjem je
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Zivcno omrezje, Model treninga, Pregled izpita
Kakšna je struktura modela nevronskega strojnega prevajanja?
Model nevronskega strojnega prevajanja (NMT) je pristop, ki temelji na globokem učenju, ki je revolucioniral področje strojnega prevajanja. Znatno priljubljenost je pridobil zaradi svoje sposobnosti ustvarjanja visokokakovostnih prevodov z neposrednim modeliranjem preslikave med izvornim in ciljnim jezikom. V tem odgovoru bomo raziskali strukturo modela NMT in poudarili
Kako je rezultat modela nevronske mreže predstavljen v igri AI Pong?
V igri AI Pong, implementirani s TensorFlow.js, je izhod modela nevronske mreže predstavljen na način, ki igri omogoča sprejemanje odločitev in odziv na dejanja igralca. Da bi razumeli, kako se to doseže, se poglobimo v podrobnosti mehanike igre in vloge nevronske mreže
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Poglobljeno učenje v brskalniku s TensorFlow.js, AI Pong v TensorFlow.js, Pregled izpita
Kako treniramo naše omrežje s funkcijo `fit`? Katere parametre je mogoče prilagoditi med treningom?
Funkcija `fit` v TensorFlow se uporablja za usposabljanje modela nevronske mreže. Usposabljanje omrežja vključuje prilagajanje uteži in pristranskosti parametrov modela na podlagi vhodnih podatkov in želenega rezultata. Ta proces je znan kot optimizacija in je ključnega pomena za učenje in natančno napovedovanje omrežja. Trenirati
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Uporaba konvolucijske nevronske mreže za identifikacijo psov in mačk, Usposabljanje mreže, Pregled izpita
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
Kako je izbrano dejanje med vsako iteracijo igre pri uporabi nevronske mreže za napovedovanje dejanja?
Med vsako iteracijo igre pri uporabi nevronske mreže za napovedovanje dejanja je dejanje izbrano na podlagi izhoda nevronske mreže. Nevronska mreža vzame trenutno stanje igre kot vhod in ustvari porazdelitev verjetnosti glede na možna dejanja. Izbrano dejanje je nato izbrano na podlagi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Usposabljanje nevronske mreže za igranje iger s TensorFlow in Open AI, Mreža za testiranje, Pregled izpita
Kako ustvarimo vhodni sloj v funkciji definicije modela nevronske mreže?
Za ustvarjanje vhodne plasti v funkciji definicije modela nevronske mreže moramo razumeti temeljne koncepte nevronskih mrež in vlogo vhodne plasti v celotni arhitekturi. V kontekstu usposabljanja nevronske mreže za igranje igre z uporabo TensorFlow in OpenAI vhodna plast služi kot
Kaj je cilj strojnega učenja in kako se razlikuje od tradicionalnega programiranja?
Cilj strojnega učenja je razviti algoritme in modele, ki računalnikom omogočajo samodejno učenje in izboljšanje iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani. To se razlikuje od tradicionalnega programiranja, kjer so podana izrecna navodila za izvajanje določenih nalog. Strojno učenje vključuje ustvarjanje in usposabljanje modelov, ki se lahko učijo vzorcev in dajejo napovedi
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Usposabljanje nevronske mreže za igranje iger s TensorFlow in Open AI, Predstavitev, Pregled izpita