Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje neuroniniais tinklais pagrįsti algoritmai atlieka pagrindinį vaidmenį sprendžiant sudėtingas problemas ir teikiant prognozes remiantis duomenimis. Šie algoritmai susideda iš tarpusavyje sujungtų mazgų sluoksnių, įkvėptų žmogaus smegenų struktūros. Norint efektyviai mokyti ir panaudoti neuroninius tinklus, būtini keli pagrindiniai parametrai
Kas yra TensorBoard?
TensorBoard yra galingas vizualizacijos įrankis mašininio mokymosi srityje, kuris dažniausiai siejamas su TensorFlow, Google atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka. Jis sukurtas taip, kad padėtų vartotojams suprasti, derinti ir optimizuoti mašininio mokymosi modelių veikimą, teikiant vizualizacijos įrankių rinkinį. „TensorBoard“ leidžia vartotojams vizualizuoti įvairius savo aspektus
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Serverio prognozės masto
Kas yra TensorFlow?
TensorFlow yra atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kurią sukūrė Google ir kuri plačiai naudojama dirbtinio intelekto srityje. Jis sukurtas tam, kad mokslininkai ir kūrėjai galėtų efektyviai kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. „TensorFlow“ yra ypač žinomas dėl savo lankstumo, mastelio ir lengvo naudojimo, todėl yra populiarus pasirinkimas abiem
Kas yra klasifikatorius?
Klasifikatorius mašininio mokymosi kontekste yra modelis, išmokytas numatyti tam tikro įvesties duomenų taško kategoriją arba klasę. Tai yra pagrindinė prižiūrimo mokymosi koncepcija, kai algoritmas mokosi iš pažymėtų mokymo duomenų, kad galėtų numatyti nematomus duomenis. Klasifikatoriai plačiai naudojami įvairiose srityse
Ar „eager“ režimas neleidžia paskirstyti „TensorFlow“ skaičiavimo funkcijų?
Nekantrus vykdymas „TensorFlow“ yra režimas, leidžiantis intuityviau ir interaktyviau kurti mašininio mokymosi modelius. Tai ypač naudinga modelio kūrimo prototipų kūrimo ir derinimo etapuose. „TensorFlow“ aktyvus vykdymas yra būdas nedelsiant atlikti operacijas, kad būtų grąžintos konkrečios reikšmės, o ne tradicinis grafikais pagrįstas vykdymas, kai
Kodėl seansai buvo pašalinti iš „TensorFlow 2.0“, kad būtų norima vykdyti?
„TensorFlow 2.0“ versijoje seansų sąvoka buvo pašalinta, o ne noriai vykdyti, nes norint greitai atlikti operacijas galima nedelsiant atlikti klaidų derinimą, todėl procesas tampa intuityvesnis ir Pythonic. Šis pakeitimas reiškia reikšmingą „TensorFlow“ veikimo ir sąveikos su vartotojais pokytį. TensorFlow 1.x sesijos buvo naudojamos
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, „Google“ įrankiai mašininiam mokymuisi, Ataskaitų spausdinimas „TensorFlow“
Kaip įdiegti AI modelį, kuris mokosi mašinoje?
Norint įgyvendinti AI modelį, kuris atlieka mašininio mokymosi užduotis, reikia suprasti pagrindines sąvokas ir procesus, susijusius su mašininiu mokymusi. Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, leidžiantis sistemoms mokytis ir tobulėti iš patirties, jos nėra aiškiai užprogramuotos. „Google Cloud Machine Learning“ suteikia platformą ir įrankius
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Ar išplėstinės paieškos galimybės yra mašininio mokymosi atvejis?
Išplėstinės paieškos galimybės iš tiesų yra ryškus mašininio mokymosi (ML) naudojimo atvejis. Mašininio mokymosi algoritmai skirti identifikuoti duomenų šablonus ir ryšius, kad būtų galima numatyti ar priimti sprendimus be aiškiai užprogramuotų. Atsižvelgdama į išplėstines paieškos galimybes, mašininis mokymasis gali žymiai pagerinti paieškos patirtį, suteikdamas aktualesnę ir tikslesnę
Kas yra mokymasis ansamblyje?
Ansamblio mokymasis yra mašininio mokymosi technika, kuria siekiama pagerinti modelio veikimą derinant kelis modelius. Jame remiamasi idėja, kad sujungus kelis silpnus besimokančius, galima sukurti stiprų besimokantįjį, kuris veikia geriau nei bet kuris atskiras modelis. Šis metodas plačiai naudojamas atliekant įvairias mašininio mokymosi užduotis, siekiant padidinti nuspėjimo tikslumą,
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Įvadas, Kas yra mašininis mokymasis
Ar partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis yra visi hiperparametrai?
Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis iš tiesų yra esminiai mašininio mokymosi aspektai ir paprastai vadinami hiperparametrais. Norėdami suprasti šią sąvoką, įsigilinkime į kiekvieną terminą atskirai. Partijos dydis: partijos dydis yra hiperparametras, kuris apibrėžia apdorotų mėginių skaičių prieš atnaujinant modelio svorį treniruotės metu. Tai groja
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, 7 mašininio mokymosi žingsniai