Prečo potrebujeme v strojovom učení aplikovať optimalizácie?
Optimalizácie zohrávajú kľúčovú úlohu v strojovom učení, pretože nám umožňujú zlepšiť výkon a efektivitu modelov, čo v konečnom dôsledku vedie k presnejším predpovediam a rýchlejšiemu tréningu. V oblasti umelej inteligencie, konkrétne pokročilého hlbokého učenia, sú optimalizačné techniky nevyhnutné na dosiahnutie najmodernejších výsledkov. Jeden z hlavných dôvodov prihlášky
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Optimalizácia, Optimalizácia pre strojové učenie
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
Na čo boli konvolučné neurónové siete prvýkrát navrhnuté?
Konvolučné neurónové siete (CNN) boli prvýkrát navrhnuté na účely rozpoznávania obrazu v oblasti počítačového videnia. Tieto siete sú špecializovaným typom umelej neurónovej siete, ktorá sa ukázala ako vysoko účinná pri analýze vizuálnych údajov. Vývoj CNN bol poháňaný potrebou vytvoriť modely, ktoré by dokázali presne
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Pokročilé počítačové videnie, Konvolučné neurónové siete na rozpoznávanie obrázkov
Môžu konvolučné neurónové siete spracovať sekvenčné údaje začlenením konvolúcií v priebehu času, ako sa to používa v modeloch konvolučných sekvencií na sekvencie?
Konvolučné neurónové siete (CNN) boli široko používané v oblasti počítačového videnia pre ich schopnosť extrahovať z obrázkov zmysluplné funkcie. Ich aplikácia sa však neobmedzuje len na samotné spracovanie obrazu. V posledných rokoch výskumníci skúmali využitie CNN na spracovanie sekvenčných údajov, ako sú textové údaje alebo údaje z časových radov. Jeden
Spoliehajú sa Generative Adversarial Networks (GAN) na myšlienku generátora a diskriminátora?
GAN sú špeciálne navrhnuté na základe konceptu generátora a diskriminátora. GAN sú triedou modelov hlbokého učenia, ktoré pozostávajú z dvoch hlavných komponentov: generátora a diskriminátora. Generátor v GAN je zodpovedný za vytváranie syntetických dátových vzoriek, ktoré sa podobajú tréningovým dátam. Berie náhodný šum ako
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Pokročilé generatívne modely, Moderné latentné variabilné modely