Turėjau omenyje tokias veiklas kaip klasifikavimas, identifikavimas ir tt Norėčiau visų galimų veiklų sąrašo ir paaiškinimo, ką reiškia kiekviena.
Mašininio mokymosi kontekste, ypač aptariant pradinius žingsnius, susijusius su mašininio mokymosi projektu, svarbu suprasti veiklos, kuria galima užsiimti, įvairovę. Ši veikla sudaro mašininio mokymosi modelių kūrimo, mokymo ir diegimo stuburą. , ir kiekvienas iš jų atlieka unikalų tikslą
Kas yra gilusis neuroninis tinklas?
Gilusis neuroninis tinklas (DNN) yra dirbtinio neuroninio tinklo (ANN) tipas, kuriam būdingi keli mazgų arba neuronų sluoksniai, leidžiantys modeliuoti sudėtingus duomenų modelius. Tai yra pagrindinė dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi koncepcija, ypač kuriant sudėtingus modelius, galinčius atlikti užduotis.
Ar mokant AI regėjimo modelį būtina naudoti skirtingą vaizdų rinkinį kiekvienai mokymo epochai?
Dirbtinio intelekto srityje, ypač atliekant kompiuterinio matymo užduotis naudojant TensorFlow, norint pasiekti optimalų našumą, svarbu suprasti modelio mokymo procesą. Vienas dažnas šiame kontekste iškylantis klausimas yra tai, ar mokymo etape kiekvienai epochai naudojamas skirtingas vaizdų rinkinys. Norėdami tai išspręsti
Kokie yra išsamesni mašininio mokymosi etapai?
Mašininio mokymosi etapai yra struktūrinis požiūris į mašininio mokymosi modelių kūrimą, diegimą ir priežiūrą. Šios fazės užtikrina, kad mašininio mokymosi procesas būtų sistemingas, atkuriamas ir keičiamas. Tolesniuose skyriuose pateikiama išsami kiekvieno etapo apžvalga, išsamiai aprašant pagrindines veiklas ir svarstymus. 1. Problemos apibrėžimas ir duomenų rinkimas Problemos apibrėžimas
Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
TensorBoard plačiai rekomenduojamas kaip modelio vizualizavimo įrankis mašininio mokymosi srityje. Jos svarba ypač pastebima „TensorFlow“ – atvirojo kodo mašininio mokymosi sistemos, kurią sukūrė „Google“, kontekste. „TensorBoard“ yra žiniatinklio programų rinkinys, skirtas suteikti įžvalgų apie mokymo procesą ir mašininio mokymosi našumą.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, „TensorBoard“ modelio vizualizavimui
Ar tolesniuose mašininio mokymosi modelio mokymo etapuose turėtų būti naudojami atskiri duomenys?
Mašininio mokymosi modelių mokymo procesas paprastai apima kelis veiksmus, kurių kiekvienam reikia konkrečių duomenų, kad būtų užtikrintas modelio efektyvumas ir tikslumas. Septyni mašininio mokymosi žingsniai, kaip aprašyta, apima duomenų rinkimą, duomenų paruošimą, modelio pasirinkimą, modelio mokymą, modelio įvertinimą, parametrų derinimą ir numatymą. Kiekvienas iš šių žingsnių turi skirtingą
Ar nuostolis gali būti laikomas modelio klaidingumo matu?
„Praradimo“ sąvoka gilaus mokymosi kontekste iš tiesų yra modelio klaidingumo matas. Ši koncepcija yra labai svarbi norint suprasti, kaip neuroniniai tinklai yra mokomi ir optimizuojami. Apsvarstykite detales, kad galėtume visapusiškai suprasti. Gilaus mokymosi praradimo supratimas Gilaus mokymosi srityje modelis
Ar PyTorch gali veikti CPU?
„PyTorch“, atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, kurią sukūrė „Facebook“ AI tyrimų laboratorija (FAIR), dėl savo dinaminio skaičiavimo grafiko ir naudojimo paprastumo tapo svarbia gilaus mokymosi priemone. Vienas iš dažnų praktikų ir tyrėjų užklausų yra tai, ar PyTorch gali veikti CPU, ypač atsižvelgiant į
Kokie yra „Python“ naudojimo pranašumai mokant gilaus mokymosi modelius, palyginti su mokymu tiesiogiai „TensorFlow.js“?
Python tapo vyraujančia kalba lavinant gilaus mokymosi modelius, ypač kai priešinamasi mokymui tiesiogiai TensorFlow.js. „Python“ naudojimo, palyginti su „TensorFlow.js“, pranašumai šiuo tikslu yra daugialypiai – nuo turtingos „Python“ prieinamų bibliotekų ir įrankių ekosistemos iki našumo ir mastelio, būtinų atliekant gilaus mokymosi užduotis.
Kokie yra pagrindiniai žingsniai, susiję su gilaus mokymosi modelio mokymu Python ir jo diegimu TensorFlow.js, kad būtų galima naudoti žiniatinklio programoje?
Gilaus mokymosi modelio mokymas „Python“ ir jo diegimas „TensorFlow.js“, skirtas naudoti žiniatinklio programoje, apima kelis metodinius veiksmus. Šis procesas sujungia tvirtas Python pagrindu veikiančių giluminio mokymosi sistemų galimybes su „JavaScript“ lankstumu ir prieinamumu žiniatinklio diegimui. Veiksmus galima iš esmės suskirstyti į dvi fazes: modelio mokymą ir
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“, Gilus mokymasis naršyklėje naudojant „TensorFlow.js“, Mokymo modelis „Python“ ir įkėlimas į „TensorFlow.js“, Egzamino peržiūra