Ako používať množinu údajov Fashion-MNIST v platforme Google Cloud Machine Learning/AI?
Fashion-MNIST je dátový súbor obrázkov článkov Zalando, ktorý pozostáva z tréningovej sady 60,000 10,000 príkladov a testovacej sady 28 28 príkladov. Každý príklad je obrázok v odtieňoch sivej s rozmermi 10 × XNUMX, ktorý je spojený so štítkom z XNUMX tried. Súbor údajov slúži ako priama náhrada za pôvodný súbor údajov MNIST na porovnávanie algoritmov strojového učenia,
Dá sa logika modelu NLG použiť na iné účely ako na NLG, ako je napríklad predpovedanie obchodovania?
Skúmanie modelov generovania prirodzeného jazyka (NLG) na účely presahujúce ich tradičný rozsah, ako je napríklad predpovedanie obchodovania, predstavuje zaujímavý prienik aplikácií umelej inteligencie. Modely NLG, ktoré sa zvyčajne používajú na konverziu štruktúrovaných údajov na text čitateľný človekom, využívajú sofistikované algoritmy, ktoré možno teoreticky prispôsobiť iným oblastiam vrátane finančných prognóz. Tento potenciál pramení z
Čo je to neurónová sieť?
Neurónová sieť je výpočtový model inšpirovaný štruktúrou a fungovaním ľudského mozgu. Ide o základnú zložku umelej inteligencie, konkrétne v oblasti strojového učenia. Neurónové siete sú navrhnuté tak, aby spracovávali a interpretovali zložité vzorce a vzťahy v údajoch, čo im umožňuje predpovedať, rozpoznávať vzorce a riešiť
Mali by byť prvky reprezentujúce údaje v číselnom formáte a usporiadané do stĺpcov prvkov?
V oblasti strojového učenia, najmä v kontexte veľkých dát pre tréningové modely v cloude, hrá reprezentácia dát dôležitú úlohu v úspechu vzdelávacieho procesu. Funkcie, ktoré predstavujú jednotlivé merateľné vlastnosti alebo charakteristiky údajov, sú zvyčajne usporiadané v stĺpcoch prvkov. Kým je
Aká je miera učenia v strojovom učení?
Rýchlosť učenia je dôležitým parametrom ladenia modelu v kontexte strojového učenia. Určuje veľkosť kroku pri každej iterácii tréningového kroku na základe informácií získaných z predchádzajúceho tréningového kroku. Úpravou rýchlosti učenia môžeme ovládať rýchlosť, akou sa model učí z trénovacích údajov a
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
Čo tak spustiť modely ML v hybridnom nastavení s existujúcimi modelmi spustenými lokálne s výsledkami odosielanými do cloudu?
Spúšťanie modelov strojového učenia (ML) v hybridnom nastavení, kde sa existujúce modely spúšťajú lokálne a ich výsledky sa odosielajú do cloudu, môže ponúknuť niekoľko výhod z hľadiska flexibility, škálovateľnosti a nákladovej efektívnosti. Tento prístup využíva silné stránky miestnych aj cloudových výpočtových zdrojov, čo umožňuje organizáciám využívať ich existujúcu infraštruktúru a zároveň
Aký druh používateľov má Kaggle Kernels?
Kaggle Kernels je online platforma, ktorá uspokojuje široké spektrum používateľov zaujímajúcich sa o rôzne aspekty umelej inteligencie a strojového učenia. Používateľská základňa Kaggle Kernels je rôznorodá a zahŕňa začiatočníkov aj odborníkov v danej oblasti. Táto platforma slúži ako prostredie na spoluprácu, kde môžu používatelia zdieľať, skúmať a vytvárať
Aké sú nevýhody distribuovaného školenia?
Distribuované vzdelávanie v oblasti umelej inteligencie (AI) si v posledných rokoch získalo značnú pozornosť vďaka svojej schopnosti urýchliť tréningový proces využitím viacerých výpočtových zdrojov. Je však dôležité uznať, že s distribuovaným tréningom súvisí aj niekoľko nevýhod. Preskúmajme tieto nevýhody podrobne a poskytneme komplexné informácie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Distribuované školenie v cloude
Aké sú nevýhody NLG?
Generácia prirodzeného jazyka (NLG) je podoblasť umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na generovanie ľudského textu alebo reči na základe štruktúrovaných údajov. Hoci si NLG získalo značnú pozornosť a úspešne sa uplatnilo v rôznych oblastiach, je dôležité uznať, že s touto technológiou je spojených niekoľko nevýhod. Poďme preskúmať niektoré