Ako určiť počet obrázkov použitých na trénovanie modelu videnia AI?
V umelej inteligencii a strojovom učení, najmä v kontexte TensorFlow a jeho aplikácie na počítačové videnie, je určenie počtu obrázkov použitých na trénovanie modelu dôležitým aspektom procesu vývoja modelu. Pochopenie tohto komponentu je nevyhnutné na pochopenie schopnosti modelu zovšeobecňovať od trénovacích údajov po nevidené
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Úvod do TensorFlow, Základné počítačové videnie s ML
Je pri trénovaní modelu videnia AI potrebné použiť inú sadu obrázkov pre každú tréningovú epochu?
V oblasti umelej inteligencie, najmä pri riešení úloh počítačového videnia pomocou TensorFlow, je pochopenie procesu trénovania modelu dôležité pre dosiahnutie optimálneho výkonu. Jednou z bežných otázok, ktoré v tejto súvislosti vznikajú, je, či sa pre každú epochu počas tréningovej fázy používa iná sada obrázkov. Aby som to riešil
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Úvod do TensorFlow, Základné počítačové videnie s ML
Dokáže konvolučná neurónová sieť rozpoznať farebné obrázky bez pridania ďalšej dimenzie?
Konvolučné neurónové siete (CNN) sú vo svojej podstate schopné spracovať farebné obrázky bez potreby pridať ďalší rozmer nad rámec štandardnej trojrozmernej reprezentácie obrázkov: výšku, šírku a farebné kanály. Mylná predstava, že je potrebné pridať ďalší rozmer, pramení zo zmätku o tom, ako CNN spracovávajú viackanálové vstupné dáta. Štandardné zobrazenie obrázkov –
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Konvolučná neurónová sieť (CNN), Školenie Convnet
Prečo je strojové učenie dôležité?
Strojové učenie (ML) je kľúčovou podskupinou umelej inteligencie (AI), ktorá si získala značnú pozornosť a investície vďaka svojmu transformačnému potenciálu v rôznych sektoroch. Jeho dôležitosť podčiarkuje jeho schopnosť umožniť systémom učiť sa z údajov, identifikovať vzory a robiť rozhodnutia s minimálnym zásahom človeka. Táto schopnosť je obzvlášť dôležitá v
Ako chápať lineárne znázornenie splošteného obrazu?
V kontexte umelej inteligencie (AI), najmä v oblasti hlbokého učenia pomocou Pythonu a PyTorch, sa koncept sploštenia obrazu týka transformácie viacrozmerného poľa (predstavujúceho obraz) na jednorozmerné pole. Tento proces je základným krokom pri príprave obrazových dát pre vstup do neurónových sietí, najmä
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, dátum, dátovej sady
Ako najlepšie zhrnúť PyTorch?
PyTorch je komplexná a všestranná knižnica strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom vyvinutá výskumným laboratóriom AI spoločnosti Facebook (FAIR). Je široko používaný pre aplikácie, ako je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), počítačové videnie a ďalšie oblasti vyžadujúce modely hlbokého učenia. Základným komponentom PyTorch je knižnica „pochodeň“, ktorá poskytuje viacrozmerný objekt poľa (tensor) podobný objektu NumPy.
Aké sú kľúčové pokroky v architektúrach GAN a školiacich technikách, ktoré umožnili generovanie fotorealistických obrázkov s vysokým rozlíšením?
Oblasť generatívnych adverzných sietí (GAN) zaznamenala od svojho vzniku Ianom Goodfellowom a kolegami v roku 2014 významný pokrok. Tieto pokroky boli kľúčové pri vytváraní fotorealistických obrázkov s vysokým rozlíšením, ktoré boli predtým nedosiahnuteľné s predchádzajúcimi modelmi. Tento pokrok možno pripísať rôznym vylepšeniam GAN architektúr, tréningových techník,
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Generatívne kontradiktórne siete, Pokrok v generatívnych kontradiktórnych sieťach, Preskúmanie skúšky
Ako uľahčujú zvyškové spojenia v architektúrach ResNet trénovanie veľmi hlbokých neurónových sietí a aký to malo vplyv na výkon modelov rozpoznávania obrázkov?
Zvyškové pripojenia, tiež známe ako preskočené pripojenia alebo skratky, sú základnou súčasťou zvyškových sietí (ResNets), ktoré výrazne pokročili v oblasti hlbokého učenia, najmä v oblasti rozpoznávania obrázkov. Tieto spojenia riešia niekoľko kritických problémov spojených s tréningom veľmi hlbokých neurónových sietí. Problém miznutia a explodovania gradientov Jeden z
Aké sú kľúčové rozdiely medzi tradičnými plne prepojenými vrstvami a lokálne pripojenými vrstvami v kontexte rozpoznávania obrazu a prečo sú pre túto úlohu efektívnejšie lokálne prepojené vrstvy?
V oblasti rozpoznávania obrazu hrá architektúra neurónových sietí kľúčovú úlohu pri určovaní ich účinnosti a efektívnosti. Dva základné typy vrstiev, o ktorých sa v tejto súvislosti často diskutuje, sú tradičné plne spojené vrstvy a lokálne spojené vrstvy, najmä konvolučné vrstvy. Pochopenie kľúčových rozdielov medzi týmito vrstvami a dôvodov
Ako implementovať nakreslenie hraníc objektov okolo zvierat na obrázkoch a videách a označiť tieto hranice konkrétnymi menami zvierat?
Úloha detekovať zvieratá na obrázkoch a videách, kresliť okolo nich hranice a označovať tieto hranice menami zvierat zahŕňa kombináciu techník z oblasti počítačového videnia a strojového učenia. Tento proces možno rozdeliť do niekoľkých kľúčových krokov: využitie rozhrania Google Vision API na detekciu objektov,
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pochopenie tvarov a predmetov, Kreslenie hraníc objektov pomocou vankúšovej pythonovej knižnice