Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
Sobota, 13 2024 apríla
by ankarb
Susedné API balíka v Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow skutočne zohráva kľúčovú úlohu pri vytváraní rozšíreného tréningového súboru údajov na základe údajov z prirodzených grafov. NSL je rámec strojového učenia, ktorý integruje grafovo štruktúrované údaje do tréningového procesu, čím zvyšuje výkon modelu využívaním údajov funkcií aj údajov grafov. Využitím
Prečo je dôležité vyvážiť tréningový súbor údajov v hlbokom učení?
Nedeľa, 13 august, 2023
by Akadémia EITCA
Vyváženie množiny tréningových údajov je pri hlbokom učení nanajvýš dôležité z niekoľkých dôvodov. Zabezpečuje, že model je trénovaný na reprezentatívnom a rôznorodom súbore príkladov, čo vedie k lepšiemu zovšeobecneniu a zlepšenému výkonu na neviditeľných údajoch. V tejto oblasti zohráva kľúčovú úlohu kvalita a množstvo tréningových údajov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning s programami Python, TensorFlow a Keras, dátum, Načítavajú sa vaše vlastné údaje, Preskúmanie skúšky
Označené pod:
Umelá inteligencia, Predsudok, Vyvažovanie údajov, Deep Learning, Zovšeobecnenie, Školiaci súbor údajov