Je zvyčajne odporúčané rozdelenie údajov medzi školenie a hodnotenie približne 80 % až 20 %?
Zvyčajné rozdelenie medzi tréningom a hodnotením v modeloch strojového učenia nie je pevné a môže sa líšiť v závislosti od rôznych faktorov. Vo všeobecnosti sa však odporúča vyčleniť značnú časť údajov na školenie, zvyčajne okolo 70 – 80 %, a zvyšnú časť ponechať na vyhodnotenie, čo by bolo okolo 20 – 30 %. Toto rozdelenie to zabezpečuje
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Veľké dáta pre tréningové modely v cloude
Môže byť Tensorflow použitý na tréning a odvodenie hlbokých neurónových sietí (DNN)?
TensorFlow je široko používaný open source rámec pre strojové učenie vyvinutý spoločnosťou Google. Poskytuje komplexný ekosystém nástrojov, knižníc a zdrojov, ktoré umožňujú vývojárom a výskumníkom efektívne vytvárať a nasadzovať modely strojového učenia. V kontexte hlbokých neurónových sietí (DNN) je TensorFlow nielen schopný trénovať tieto modely, ale aj uľahčovať
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, Hub TensorFlow pre produktívnejšie strojové učenie
Aký je účel opakovaného opakovania množiny údajov počas školenia?
Pri trénovaní modelu neurónovej siete v oblasti hlbokého učenia je bežnou praxou opakovane opakovať množinu údajov. Tento proces, známy ako tréning založený na epochách, slúži kľúčovému účelu pri optimalizácii výkonu modelu a dosiahnutí lepšieho zovšeobecnenia. Hlavným dôvodom opakovaného opakovania množiny údajov počas tréningu je
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch, Neurónová sieť, Tréningový model, Preskúmanie skúšky
Aká je štruktúra modelu neurónového strojového prekladu?
Model neurálneho strojového prekladu (NMT) je prístup založený na hlbokom učení, ktorý spôsobil revolúciu v oblasti strojového prekladu. Významnú popularitu si získal vďaka svojej schopnosti vytvárať vysokokvalitné preklady priamym modelovaním mapovania medzi zdrojovým a cieľovým jazykom. V tejto odpovedi preskúmame štruktúru modelu NMT so zvýraznením
Ako je výstup modelu neurónovej siete reprezentovaný v hre AI Pong?
V hre AI Pong implementovanej pomocou TensorFlow.js je výstup modelu neurónovej siete reprezentovaný spôsobom, ktorý umožňuje hre robiť rozhodnutia a reagovať na hráčove akcie. Aby sme pochopili, ako sa to dosiahne, poďme sa ponoriť do detailov hernej mechaniky a úlohy neurónovej siete
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Hlboké učenie v prehliadači pomocou súboru TensorFlow.js, AI Pong v TensorFlow.js, Preskúmanie skúšky
Ako trénujeme našu sieť pomocou funkcie `fit`? Aké parametre je možné upraviť počas tréningu?
Funkcia `fit` v TensorFlow sa používa na trénovanie modelu neurónovej siete. Tréning siete zahŕňa úpravu váh a skreslení parametrov modelu na základe vstupných údajov a požadovaného výstupu. Tento proces je známy ako optimalizácia a je kľúčový pre sieť, aby sa naučila a robila presné predpovede. Trénovať
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Využitie konvolučnej neurónovej siete na identifikáciu psov vs mačiek, Školenie siete, Preskúmanie skúšky
Aký je účel kontroly, či uložený model už existuje pred tréningom?
Pri trénovaní modelu hlbokého učenia je dôležité pred začatím tréningového procesu skontrolovať, či uložený model už existuje. Tento krok slúži niekoľkým účelom a môže byť veľkým prínosom pre tréningový pracovný postup. V kontexte používania konvolučnej neurónovej siete (CNN) na identifikáciu psov a mačiek je cieľom kontroly, či
Ako sa vyberá akcia počas každej iterácie hry pri použití neurónovej siete na predpovedanie akcie?
Počas každej iterácie hry pri použití neurónovej siete na predpovedanie akcie sa akcia vyberá na základe výstupu neurónovej siete. Neurónová sieť berie ako vstup aktuálny stav hry a vytvára rozdelenie pravdepodobnosti pre možné akcie. Vybraná akcia sa potom vyberie na základe
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Cvičenie neurónovej siete na hranie hier s TensorFlow a Open AI, Testovacia sieť, Preskúmanie skúšky
Ako vytvoríme vstupnú vrstvu vo funkcii definície modelu neurónovej siete?
Na vytvorenie vstupnej vrstvy v definičnej funkcii modelu neurónovej siete musíme pochopiť základné pojmy neurónových sietí a úlohu vstupnej vrstvy v celkovej architektúre. V kontexte tréningu neurónovej siete na hranie hier pomocou TensorFlow a OpenAI slúži vstupná vrstva ako
Čo je cieľom strojového učenia a ako sa líši od tradičného programovania?
Cieľom strojového učenia je vyvinúť algoritmy a modely, ktoré umožnia počítačom automaticky sa učiť a zlepšovať na základe skúseností bez toho, aby boli explicitne naprogramované. To sa líši od tradičného programovania, kde sa poskytujú explicitné pokyny na vykonávanie špecifických úloh. Strojové učenie zahŕňa vytváranie a trénovanie modelov, ktoré sa dokážu naučiť vzory a predpovedať
- vyšlo v Umelá inteligencia, Hlboké učenie EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Cvičenie neurónovej siete na hranie hier s TensorFlow a Open AI, úvod, Preskúmanie skúšky