Ako môžeme robiť predpovede pomocou odhadov v Google Cloud Machine Learning a aké sú výzvy pri klasifikácii obrázkov oblečenia?
V službe Google Cloud Machine Learning je možné predpovede vytvárať pomocou odhadov, čo sú vysokoúrovňové rozhrania API, ktoré zjednodušujú proces vytvárania a trénovania modelov strojového učenia. Odhady poskytujú rozhranie na školenie, hodnotenie a predikciu, čo uľahčuje vývoj robustných a škálovateľných riešení strojového učenia. Vytváranie predpovedí pomocou odhadov v službe Google Cloud Machine
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ďalšie kroky v strojovom učení, Prípad použitia strojového učenia v móde, Preskúmanie skúšky
Aké sú niektoré hyperparametre, s ktorými môžeme experimentovať, aby sme dosiahli vyššiu presnosť v našom modeli?
Na dosiahnutie vyššej presnosti v našom modeli strojového učenia existuje niekoľko hyperparametrov, s ktorými môžeme experimentovať. Hyperparametre sú nastaviteľné parametre, ktoré sa nastavujú pred začatím procesu učenia. Kontrolujú správanie sa algoritmu učenia a majú významný vplyv na výkonnosť modelu. Jeden dôležitý hyperparameter, ktorý treba zvážiť, je
Ako môžeme zlepšiť výkon nášho modelu prechodom na klasifikátor hlbokej neurónovej siete (DNN)?
Na zlepšenie výkonu modelu prechodom na klasifikátor hlbokej neurónovej siete (DNN) v oblasti použitia strojového učenia v móde je možné vykonať niekoľko kľúčových krokov. Hlboké neurónové siete preukázali veľký úspech v rôznych oblastiach, vrátane úloh počítačového videnia, ako je klasifikácia obrazu, detekcia objektov a segmentácia. Autor:
Ako vytvoríme lineárny klasifikátor pomocou nástroja TensorFlow Estimator Framework v službe Google Cloud Machine Learning?
Ak chcete vytvoriť lineárny klasifikátor pomocou nástroja TensorFlow Estimator Framework v službe Google Cloud Machine Learning, môžete postupovať krok za krokom, ktorý zahŕňa prípravu údajov, definíciu modelu, školenie, hodnotenie a predikciu. Toto komplexné vysvetlenie vás prevedie každým z týchto krokov a poskytne didaktickú hodnotu založenú na faktických znalostiach. 1. Príprava údajov: Pred budovaním a
Aký je rozdiel medzi súborom údajov Fashion-MNIST a klasickým súborom údajov MNIST?
Súbor údajov Fashion-MNIST a klasický súbor údajov MNIST sú dva populárne súbory údajov používané v oblasti strojového učenia na úlohy klasifikácie obrázkov. Aj keď oba súbory údajov pozostávajú z obrázkov v odtieňoch šedej a bežne sa používajú na porovnávanie a hodnotenie algoritmov strojového učenia, existuje medzi nimi niekoľko kľúčových rozdielov. Po prvé, klasický súbor údajov MNIST obsahuje obrázky