Vytvorí Neural Structured Learning (NSL) aplikovaný na prípad mnohých obrázkov mačiek a psov nové obrázky na základe existujúcich obrázkov?
Neural Structured Learning (NSL) je rámec strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google, ktorý okrem štandardných vstupov funkcií umožňuje trénovať neurónové siete pomocou štruktúrovaných signálov. Tento rámec je užitočný najmä v scenároch, kde majú údaje vlastnú štruktúru, ktorú možno využiť na zlepšenie výkonu modelu. V kontexte mať
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Neurálne štruktúrované učenie s TensorFlow, Prehľad rámca Neural Structured Learning
Je možné opakovane opakovane použiť trénovacie sady a aký to má vplyv na výkonnosť trénovaného modelu?
Opakované opätovné používanie tréningových sád v strojovom učení je bežnou praxou, ktorá môže mať významný vplyv na výkonnosť trénovaného modelu. Opakovaným používaním rovnakých trénovacích údajov sa model môže poučiť zo svojich chýb a zlepšiť svoje prediktívne schopnosti. Je však dôležité pochopiť potenciálne výhody a nevýhody
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Aká je odporúčaná veľkosť dávky na trénovanie modelu hlbokého učenia?
Odporúčaná veľkosť dávky na trénovanie modelu hlbokého učenia závisí od rôznych faktorov, ako sú dostupné výpočtové zdroje, zložitosť modelu a veľkosť súboru údajov. Vo všeobecnosti je veľkosť dávky hyperparameter, ktorý určuje počet vzoriek spracovaných pred aktualizáciou parametrov modelu počas tréningu.
Prečo je metrika straty pri overovaní dôležitá pri hodnotení výkonnosti modelu?
Metrika straty pri overovaní hrá kľúčovú úlohu pri hodnotení výkonnosti modelu v oblasti hlbokého učenia. Poskytuje cenné informácie o tom, ako dobre model funguje na neviditeľných údajoch, čo pomáha výskumníkom a odborníkom robiť informované rozhodnutia o výbere modelu, ladení hyperparametrov a možnostiach zovšeobecňovania. Monitorovaním straty validácie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning s programami Python, TensorFlow a Keras, TensorBoard, Analýza modelov pomocou TensorBoard, Preskúmanie skúšky
Aký je účel premiešania súboru údajov pred jeho rozdelením na tréningové a testovacie súbory?
Miešanie súboru údajov pred jeho rozdelením na tréningové a testovacie súbory má zásadný účel v oblasti strojového učenia, najmä pri použití vlastného algoritmu K najbližších susedov. Tento proces zaisťuje, že údaje sú randomizované, čo je nevyhnutné na dosiahnutie nestranného a spoľahlivého hodnotenia výkonnosti modelu. Hlavným dôvodom pre prehadzovanie
Čo meria koeficient determinácie (R-squared) v kontexte predpokladov testovania?
Koeficient determinácie, tiež známy ako R-squared, je štatistická miera používaná v kontexte testovania predpokladov v strojovom učení. Poskytuje cenné poznatky o vhodnosti regresného modelu a pomáha vyhodnotiť podiel rozptylu v závislej premennej, ktorý možno vysvetliť nezávislými premennými.
Prečo je dôležité zvoliť správny algoritmus a parametre pri regresnom tréningu a testovaní?
Výber správneho algoritmu a parametrov pri regresnom tréningu a testovaní je v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia nanajvýš dôležitý. Regresia je technika učenia pod dohľadom používaná na modelovanie vzťahu medzi závislou premennou a jednou alebo viacerými nezávislými premennými. Je široko používaný pre predikčné a prognostické úlohy. The
Aké sú tri potenciálne predpoklady, ktoré by mohli byť porušené, keď sa vyskytne problém s výkonnosťou modelu pre podnik, podľa ML Insights Triangle?
ML Insights Triangle je rámec, ktorý pomáha identifikovať potenciálne predpoklady, ktoré by mohli byť porušené, keď sa vyskytne problém s výkonnosťou modelu pre podnik. Tento rámec v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v kontexte TensorFlow Fundamentals a TensorFlow Extended (TFX), sa zameriava na prienik modelového chápania a
Prečo je pri regresných problémoch dôležitá normalizácia údajov a ako zlepšuje výkon modelu?
Normalizácia údajov je kľúčovým krokom v regresných problémoch, pretože zohráva významnú úlohu pri zlepšovaní výkonnosti modelu. V tomto kontexte sa normalizácia vzťahuje na proces škálovania vstupných funkcií na konzistentný rozsah. Tým zaisťujeme, že všetky funkcie majú podobnú škálu, čo zabraňuje tomu, aby určité funkcie dominovali
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow v Google Colaboratory, Používanie TensorFlow na riešenie regresných problémov, Preskúmanie skúšky
V čom sa z hľadiska výkonu modelu líši underfitting od overfittingu?
Nedostatočná a nadmerná montáž sú dva bežné problémy v modeloch strojového učenia, ktoré môžu výrazne ovplyvniť ich výkon. Pokiaľ ide o výkonnosť modelu, k nedostatočnému prispôsobeniu dochádza, keď je model príliš jednoduchý na zachytenie základných vzorov v údajoch, čo vedie k nízkej presnosti predikcie. Na druhej strane, nadmerná montáž nastáva, keď je model príliš zložitý
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadmerným vybavením a nedostatočným vybavením, Riešenie problémov s nadmerným a nedostatočným vybavením modelu - časť 2, Preskúmanie skúšky
- 1
- 2