Dá sa hlboké učenie interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN)?
Hlboké učenie možno skutočne interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN). Hlboké učenie je podoblasť strojového učenia, ktorá sa zameriava na trénovanie umelých neurónových sietí s viacerými vrstvami, tiež známych ako hlboké neurónové siete. Tieto siete sú navrhnuté tak, aby sa naučili hierarchické reprezentácie údajov a umožnili ich
Umožňuje framework TensorFlow od Google zvýšiť úroveň abstrakcie pri vývoji modelov strojového učenia (napr. s nahradením kódovania konfiguráciou)?
Rámec Google TensorFlow skutočne umožňuje vývojárom zvýšiť úroveň abstrakcie pri vývoji modelov strojového učenia, čo umožňuje nahradiť kódovanie konfiguráciou. Táto funkcia poskytuje významnú výhodu z hľadiska produktivity a jednoduchosti používania, pretože zjednodušuje proces vytvárania a nasadzovania modelov strojového učenia. Jeden
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Je správne, že ak je množina údajov veľká, potrebuje menej hodnotenia, čo znamená, že časť množiny údajov použitej na vyhodnotenie možno zmenšiť so zväčšením množiny údajov?
V oblasti strojového učenia hrá veľkosť súboru údajov kľúčovú úlohu v procese hodnotenia. Vzťah medzi veľkosťou súboru údajov a požiadavkami na hodnotenie je zložitý a závisí od rôznych faktorov. Vo všeobecnosti však platí, že s rastúcou veľkosťou súboru údajov môže byť zlomok súboru údajov použitý na vyhodnotenie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Dá sa jednoducho kontrolovať (pridávaním a odstraňovaním) počet vrstiev a počet uzlov v jednotlivých vrstvách zmenou poľa dodávaného ako skrytý argument hlbokej neurónovej siete (DNN)?
V oblasti strojového učenia, konkrétne hlbokých neurónových sietí (DNN), je schopnosť riadiť počet vrstiev a uzlov v rámci každej vrstvy základným aspektom prispôsobenia architektúry modelu. Pri práci s DNN v kontexte Google Cloud Machine Learning hrá kľúčovú úlohu pole poskytnuté ako skrytý argument
Ako spoznať, že je modelka prepastovaná?
Aby sme rozpoznali, či je model nadmerne vybavený, musíme pochopiť koncept nadmerného vybavenia a jeho dôsledky v strojovom učení. Prepracovanie nastane, keď model funguje výnimočne dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na nové, neviditeľné údaje. Tento jav je škodlivý pre predikčnú schopnosť modelu a môže viesť k slabému výkonu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Čo sú neurónové siete a hlboké neurónové siete?
Neurónové siete a hlboké neurónové siete sú základnými pojmami v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia. Sú to výkonné modely inšpirované štruktúrou a funkčnosťou ľudského mozgu, schopné učiť sa a predpovedať z komplexných údajov. Neurónová sieť je výpočtový model zložený zo vzájomne prepojených umelých neurónov, ktoré sú tiež známe
Prečo sa hlboké neurónové siete nazývajú hlboké?
Hlboké neurónové siete sa nazývajú "hlboké" kvôli ich viacvrstvám, a nie počtu uzlov. Pojem "hlboká" sa vzťahuje na hĺbku siete, ktorá je určená počtom vrstiev, ktoré má. Každá vrstva pozostáva zo sady uzlov, známych aj ako neuróny, ktoré vykonávajú výpočty na vstupe
Aké sú výhody a nevýhody pridania ďalších uzlov do DNN?
Pridanie ďalších uzlov do hlbokej neurónovej siete (DNN) môže mať výhody aj nevýhody. Aby sme im porozumeli, je dôležité jasne pochopiť, čo sú DNN a ako fungujú. DNN sú typom umelej neurónovej siete, ktorá je navrhnutá tak, aby napodobňovala štruktúru a funkciu
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Hlboké neurónové siete a odhady
Čo je problém miznúceho gradientu?
Problém miznúceho gradientu je výzvou, ktorá vzniká pri trénovaní hlbokých neurónových sietí, konkrétne v kontexte optimalizačných algoritmov založených na gradiente. Vzťahuje sa na problém exponenciálne klesajúcich gradientov, keď sa šíria späť cez vrstvy hlbokej siete počas procesu učenia. Tento jav môže výrazne brániť konvergencii
Aké sú niektoré nevýhody používania hlbokých neurónových sietí v porovnaní s lineárnymi modelmi?
Hlboké neurónové siete si získali významnú pozornosť a popularitu v oblasti umelej inteligencie, najmä v úlohách strojového učenia. Je však dôležité uznať, že v porovnaní s lineárnymi modelmi nie sú bez nevýhod. V tejto odpovedi preskúmame niektoré obmedzenia hlbokých neurónových sietí a prečo lineárne
- 1
- 2