Kas yra neuroninis tinklas?
Neuroninis tinklas yra skaičiavimo modelis, įkvėptas žmogaus smegenų struktūros ir veikimo. Tai yra pagrindinis dirbtinio intelekto komponentas, ypač mašininio mokymosi srityje. Neuroniniai tinklai yra skirti apdoroti ir interpretuoti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius, leidžiančius jiems numatyti, atpažinti modelius ir išspręsti
Ar duomenis reprezentuojančios funkcijos turėtų būti skaitinio formato ir suskirstytos į funkcijų stulpelius?
Mašininio mokymosi srityje, ypač didelių duomenų, skirtų mokymo modeliams debesyje, kontekste, duomenų pateikimas vaidina lemiamą vaidmenį siekiant mokymosi proceso sėkmės. Savybės, kurios yra atskiros išmatuojamos duomenų savybės arba charakteristikos, paprastai suskirstytos į ypatybių stulpelius. Kol yra
Koks yra mašininio mokymosi greitis?
Mokymosi greitis yra esminis modelio derinimo parametras mašininio mokymosi kontekste. Jis nustato žingsnio dydį kiekvieno treniruotės žingsnio iteracijos metu, remiantis informacija, gauta iš ankstesnio mokymo žingsnio. Reguliuodami mokymosi greitį galime valdyti greitį, kuriuo modelis mokosi iš mokymo duomenų ir
Ar paprastai rekomenduojami duomenys padalijami į mokymą ir įvertinimą, atitinkamai, arti 80 % iki 20 %?
Įprastas atskyrimas tarp mokymo ir vertinimo mašininio mokymosi modeliuose nėra fiksuotas ir gali skirtis priklausomai nuo įvairių veiksnių. Tačiau paprastai rekomenduojama didelę duomenų dalį skirti mokymui, paprastai apie 70–80%, o likusią dalį rezervuoti vertinimui, kuri būtų apie 20–30%. Šis padalijimas tai užtikrina
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Kiti mašininio mokymosi žingsniai, Dideli treniruočių modelių debesyje duomenys
Kaip paleisti ML modelius naudojant hibridinę sąranką, kai esami modeliai veikia vietoje, o rezultatai siunčiami į debesį?
Mašininio mokymosi (ML) modelių vykdymas hibridinėje sąrankoje, kai esami modeliai vykdomi vietoje ir jų rezultatai siunčiami į debesį, gali pasiūlyti keletą pranašumų lankstumo, mastelio keitimo ir ekonomiškumo požiūriu. Šis metodas išnaudoja tiek vietinių, tiek debesyje pagrįstų kompiuterinių išteklių pranašumus, leisdamas organizacijoms išnaudoti esamą infrastruktūrą
Kokius vartotojus turi Kaggle branduoliai?
„Kaggle Kernels“ yra internetinė platforma, skirta daugeliui vartotojų, besidominčių įvairiais dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi aspektais. „Kaggle Kernels“ vartotojų bazė yra įvairi ir apima tiek pradedantiesiems, tiek šios srities ekspertams. Ši platforma yra bendradarbiavimo aplinka, kurioje vartotojai gali bendrinti, tyrinėti ir kurti
Kokie yra paskirstytų mokymų trūkumai?
Paskirstytasis mokymas dirbtinio intelekto (DI) srityje pastaraisiais metais sulaukė didelio dėmesio dėl gebėjimo paspartinti mokymo procesą panaudojant daugybę skaičiavimo išteklių. Tačiau svarbu pripažinti, kad yra ir keletas trūkumų, susijusių su paskirstytu mokymu. Išsamiai išnagrinėkime šiuos trūkumus, pateikdami išsamią informaciją
Kokie yra NLG trūkumai?
Natūralios kalbos generavimas (NLG) – tai dirbtinio intelekto (AI) polaukis, kurio tikslas – sukurti į žmogų panašų tekstą ar kalbą remiantis struktūriniais duomenimis. Nors NLG sulaukė didelio dėmesio ir buvo sėkmingai taikomas įvairiose srityse, svarbu pripažinti, kad su šia technologija susiję keli trūkumai. Panagrinėkime kai kuriuos
Kaip įkelti didelius duomenis į AI modelį?
Didelių duomenų įkėlimas į AI modelį yra esminis žingsnis mokant mašininio mokymosi modelius. Tai apima efektyvų didelio duomenų kiekio tvarkymą, siekiant užtikrinti tikslius ir prasmingus rezultatus. Išnagrinėsime įvairius veiksmus ir būdus, susijusius su didelių duomenų įkėlimu į AI modelį, ypač naudojant „Google“.
Ką reiškia tarnauti modeliui?
Modelio aptarnavimas dirbtinio intelekto (DI) kontekste reiškia apmokyto modelio sudarymo galimybę numatyti prognozes ar atlikti kitas užduotis gamybinėje aplinkoje. Tai apima modelio diegimą serveryje arba debesies infrastruktūroje, kur jis gali gauti įvesties duomenis, juos apdoroti ir generuoti norimą išvestį.