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
Ktorý ML algoritmus je vhodný na trénovanie modelu na porovnávanie dátových dokumentov?
Jedným z algoritmov, ktorý je vhodný na trénovanie modelu na porovnávanie údajových dokumentov, je algoritmus kosínusovej podobnosti. Kosínusová podobnosť je miera podobnosti medzi dvoma nenulovými vektormi vnútorného súčinového priestoru, ktorá meria kosínus uhla medzi nimi. V rámci porovnávania dokladov sa používa na určovanie
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Aké sú hlavné rozdiely v načítavaní a trénovaní súboru údajov Iris medzi verziami Tensorflow 1 a Tensorflow 2?
Pôvodný kód poskytnutý na načítanie a trénovanie množiny údajov o dúhovke bol navrhnutý pre TensorFlow 1 a nemusí fungovať s TensorFlow 2. Tento nesúlad vzniká v dôsledku určitých zmien a aktualizácií zavedených v tejto novšej verzii TensorFlow, ktoré však budú podrobne uvedené v nasledujúcich témy, ktoré sa budú priamo týkať TensorFlow
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Jednoduché a jednoduché odhady
Ako načítať množiny údajov TensorFlow v Jupyter v Pythone a použiť ich na demonštráciu odhadov?
TensorFlow Datasets (TFDS) je zbierka dátových množín pripravených na použitie s TensorFlow, ktorá poskytuje pohodlný spôsob prístupu a manipulácie s rôznymi množinami dát pre úlohy strojového učenia. Na druhej strane odhady sú vysokoúrovňové TensorFlow API, ktoré zjednodušujú proces vytvárania modelov strojového učenia. Načítať množiny údajov TensorFlow v Jupyter pomocou Pythonu a demonštrovať
Aké sú rozdiely medzi TensorFlow a TensorBoard?
TensorFlow a TensorBoard sú oba nástroje, ktoré sú široko používané v oblasti strojového učenia, konkrétne na vývoj modelov a vizualizáciu. Aj keď spolu súvisia a často sa používajú, existujú medzi nimi výrazné rozdiely. TensorFlow je open source systém strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google. Poskytuje komplexnú sadu nástrojov a
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, TensorBoard pre vizualizáciu modelu
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
Aká je škálovateľnosť tréningových učebných algoritmov?
Škálovateľnosť tréningových učebných algoritmov je kľúčovým aspektom v oblasti umelej inteligencie. Vzťahuje sa na schopnosť systému strojového učenia efektívne spracovávať veľké množstvo údajov a zvyšovať svoj výkon s rastúcou veľkosťou súboru údajov. Toto je obzvlášť dôležité pri práci s komplexnými modelmi a rozsiahlymi súbormi údajov, napr
Ako vytvoriť algoritmy učenia založené na neviditeľných údajoch?
Proces vytvárania učebných algoritmov založených na neviditeľných údajoch zahŕňa niekoľko krokov a úvah. Aby bolo možné vyvinúť algoritmus na tento účel, je potrebné pochopiť povahu neviditeľných údajov a ako ich možno využiť v úlohách strojového učenia. Vysvetlime si algoritmický prístup k vytváraniu algoritmov učenia založených na
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Predpovede bez servera v rozsahu
Čo to znamená vytvárať algoritmy, ktoré sa učia na základe údajov, predpovedajú a robia rozhodnutia?
Jadrom strojového učenia v oblasti umelej inteligencie je vytváranie algoritmov, ktoré sa učia na základe údajov, predpovedajú výsledky a robia rozhodnutia. Tento proces zahŕňa tréningové modely využívajúce údaje, ktoré im umožňujú zovšeobecňovať vzorce a robiť presné predpovede alebo rozhodnutia na základe nových, neviditeľných údajov. V kontexte služby Google Cloud Machine
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Predpovede bez servera v rozsahu