Čo je to neurónová sieť?
Neurónová sieť je výpočtový model inšpirovaný štruktúrou a fungovaním ľudského mozgu. Ide o základnú zložku umelej inteligencie, konkrétne v oblasti strojového učenia. Neurónové siete sú navrhnuté tak, aby spracovávali a interpretovali zložité vzorce a vzťahy v údajoch, čo im umožňuje predpovedať, rozpoznávať vzorce a riešiť
Ktorý algoritmus je vhodný pre ktorý dátový vzor?
V oblasti umelej inteligencie a strojového učenia je pre dosiahnutie presných a efektívnych výsledkov rozhodujúci výber najvhodnejšieho algoritmu pre konkrétny dátový vzor. Rôzne algoritmy sú navrhnuté tak, aby zvládali špecifické typy dátových vzorov a pochopenie ich charakteristík môže výrazne zvýšiť výkon modelov strojového učenia. Poďme preskúmať rôzne algoritmy
Dá sa hlboké učenie interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN)?
Hlboké učenie možno skutočne interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN). Hlboké učenie je podoblasť strojového učenia, ktorá sa zameriava na trénovanie umelých neurónových sietí s viacerými vrstvami, tiež známych ako hlboké neurónové siete. Tieto siete sú navrhnuté tak, aby sa naučili hierarchické reprezentácie údajov a umožnili ich
Ako spoznať, že je modelka prepastovaná?
Aby sme rozpoznali, či je model nadmerne vybavený, musíme pochopiť koncept nadmerného vybavenia a jeho dôsledky v strojovom učení. Prepracovanie nastane, keď model funguje výnimočne dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje. Tento jav je škodlivý pre predikčnú schopnosť modelu a môže viesť k slabému výkonu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Čo znamená počet vstupných kanálov (1. parameter nn.Conv2d)?
Počet vstupných kanálov, ktorý je prvým parametrom funkcie nn.Conv2d v PyTorch, sa vzťahuje na počet máp funkcií alebo kanálov vo vstupnom obrázku. Nesúvisí priamo s počtom „farebných“ hodnôt obrázka, ale skôr predstavuje počet odlišných prvkov alebo vzorov, ktoré
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Konvolučná neurónová sieť (CNN), Školenie Convnet
Kedy dochádza k nadmernému namontovaniu?
Overfitting sa vyskytuje v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v oblasti pokročilého hlbokého učenia, konkrétnejšie v neurónových sieťach, ktoré sú základom tejto oblasti. Overfitting je jav, ktorý vzniká, keď je model strojového učenia príliš dobre trénovaný na konkrétnom súbore údajov do takej miery, že sa stáva príliš špecializovaným.
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neurónové siete, Základy neurónových sietí
Čo sú neurónové siete a hlboké neurónové siete?
Neurónové siete a hlboké neurónové siete sú základnými pojmami v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia. Sú to výkonné modely inšpirované štruktúrou a funkčnosťou ľudského mozgu, schopné učiť sa a predpovedať z komplexných údajov. Neurónová sieť je výpočtový model zložený zo vzájomne prepojených umelých neurónov, ktoré sú tiež známe
Aké sú zdroje literatúry o strojovom učení pri trénovaní algoritmov AI?
Strojové učenie je kľúčovým aspektom trénovania algoritmov AI, pretože umožňuje počítačom učiť sa a zlepšovať sa na základe skúseností bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Na získanie komplexného pochopenia strojového učenia v tréningových algoritmoch AI je nevyhnutné preskúmať relevantné zdroje literatúry. V tejto odpovedi uvediem podrobný zoznam literatúry
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Aké sú výhody a nevýhody pridania ďalších uzlov do DNN?
Pridanie ďalších uzlov do hlbokej neurónovej siete (DNN) môže mať výhody aj nevýhody. Aby sme im porozumeli, je dôležité jasne pochopiť, čo sú DNN a ako fungujú. DNN sú typom umelej neurónovej siete, ktorá je navrhnutá tak, aby napodobňovala štruktúru a funkciu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Aký je účel používania epoch v hlbokom učení?
Účelom používania epoch v hlbokom učení je trénovať neurónovú sieť iteratívnym prezentovaním trénovacích údajov modelu. Epocha je definovaná ako jeden úplný prechod cez celý tréningový súbor údajov. Počas každej epochy model aktualizuje svoje vnútorné parametre na základe chyby, ktorú robí pri predpovedaní výstupu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Pokrok s hlbokým učením, Analýza modelu, Preskúmanie skúšky