Susedné API balíka v Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow skutočne zohráva kľúčovú úlohu pri vytváraní rozšíreného tréningového súboru údajov na základe údajov z prirodzených grafov. NSL je rámec strojového učenia, ktorý integruje grafovo štruktúrované údaje do tréningového procesu, čím zvyšuje výkon modelu využívaním údajov funkcií aj údajov grafov. Použitím rozhrania API susedného balíka môže NSL efektívne začleniť informácie z grafu do tréningového procesu, výsledkom čoho je robustnejší a presnejší model.
Pri trénovaní modelu s údajmi z prirodzeného grafu sa rozhranie API susedov s balíkom používa na vytvorenie množiny trénovacích údajov, ktorá obsahuje pôvodné údaje o vlastnostiach aj informácie založené na grafe. Tento proces zahŕňa výber cieľového uzla z grafu a agregáciu informácií z jeho susedných uzlov na rozšírenie údajov o vlastnostiach. Model sa tak môže učiť nielen zo vstupných funkcií, ale aj zo vzťahov a spojení v rámci grafu, čo vedie k lepšiemu zovšeobecneniu a prediktívnemu výkonu.
Na ďalšiu ilustráciu tohto konceptu zvážte scenár, v ktorom je úlohou predpovedať preferencie používateľov v sociálnej sieti na základe ich interakcií s inými používateľmi. V tomto prípade sa môže rozhranie API susedov balíka použiť na agregáciu informácií z pripojení používateľa (susedov) v sociálnom grafe, ako sú napríklad ich označenia páči sa mi, komentáre a zdieľaný obsah. Začlenením týchto grafových informácií do tréningového súboru údajov môže model lepšie zachytiť základné vzorce a závislosti v údajoch, čo vedie k presnejším predpovediam.
Susedné API balíka v Neural Structured Learning of TensorFlow umožňuje generovanie rozšíreného tréningového súboru údajov, ktorý kombinuje údaje o funkciách s informáciami založenými na grafoch, čím zvyšuje schopnosť modelu učiť sa z komplexných relačných dátových štruktúr. Využitím údajov z prirodzených grafov v tréningovom procese umožňuje NSL modelom strojového učenia dosiahnuť vynikajúci výkon pri úlohách, ktoré zahŕňajú vzájomne prepojené dátové prvky.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
- Môže sa neurónové štruktúrované učenie použiť s údajmi, pre ktoré neexistuje prirodzený graf?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals