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
Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
„TensorFlow“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Jame pateikiama išsami įrankių, bibliotekų ir išteklių ekosistema, leidžianti kūrėjams ir tyrėjams efektyviai kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. Giliųjų neuroninių tinklų (DNN) kontekste „TensorFlow“ gali ne tik treniruoti šiuos modelius, bet ir palengvinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „TensorFlow Hub“, skirtas produktyvesniam mašinų mokymuisi
Koks tikslas kartoti duomenų rinkinį kelis kartus treniruotės metu?
Mokant neuroninio tinklo modelį gilaus mokymosi srityje, įprasta duomenų rinkinį kartoti kelis kartus. Šis procesas, žinomas kaip epocha pagrįstas mokymas, yra labai svarbus siekiant optimizuoti modelio veikimą ir pasiekti geresnį apibendrinimą. Pagrindinė priežastis, dėl kurios duomenų rinkinys kartojamas kelis kartus treniruotės metu, yra
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Neuroninis tinklas, Treniruočių modelis, Egzamino peržiūra
Kokia yra neuroninio mašininio vertimo modelio struktūra?
Neuroninio mašininio vertimo (NMT) modelis yra giliu mokymusi pagrįstas metodas, sukėlęs revoliuciją mašininio vertimo srityje. Jis įgijo didelį populiarumą dėl gebėjimo generuoti aukštos kokybės vertimus tiesiogiai modeliuojant šaltinio ir tikslinių kalbų susiejimą. Šiame atsakyme mes išnagrinėsime NMT modelio struktūrą, pabrėždami
Kaip neuroninio tinklo modelio išvestis vaizduojama AI Pong žaidime?
AI Pong žaidime, įgyvendintame naudojant TensorFlow.js, neuroninio tinklo modelio išvestis pateikiama taip, kad žaidimas galėtų priimti sprendimus ir reaguoti į žaidėjo veiksmus. Norėdami suprasti, kaip tai pasiekiama, pasigilinkime į žaidimo mechanikos detales ir neuroninio tinklo vaidmenį.
Kaip apmokome savo tinklą naudodami funkciją „Fit“? Kokius parametrus galima koreguoti treniruotės metu?
„TensorFlow“ funkcija „fit“ naudojama neuroninio tinklo modeliui išmokyti. Tinklo mokymas apima modelio parametrų svorių ir paklaidų koregavimą pagal įvesties duomenis ir pageidaujamą išvestį. Šis procesas žinomas kaip optimizavimas ir yra labai svarbus, kad tinklas galėtų mokytis ir tiksliai prognozuoti. Į traukinį
Koks tikslas prieš treniruotę patikrinti, ar išsaugotas modelis jau yra?
Mokant giluminio mokymosi modelį, prieš pradedant mokymo procesą svarbu patikrinti, ar išsaugotas modelis jau yra. Šis veiksmas skirtas keliems tikslams ir gali būti labai naudingas mokymo eigai. Naudojant konvoliucinį neuroninį tinklą (CNN) šunims ir katėms nustatyti, tikslas yra patikrinti, ar
Kaip veiksmas pasirenkamas per kiekvieną žaidimo iteraciją, kai veiksmui nuspėti naudojamas neuroninis tinklas?
Per kiekvieną žaidimo iteraciją, kai veiksmui nuspėti naudojamas neuroninis tinklas, veiksmas pasirenkamas pagal neuroninio tinklo išvestį. Neuroninis tinklas priima dabartinę žaidimo būseną kaip įvestį ir sukuria galimų veiksmų tikimybių pasiskirstymą. Tada pasirinktas veiksmas pasirenkamas remiantis
Kaip sukurti įvesties sluoksnį neuroninio tinklo modelio apibrėžimo funkcijoje?
Norėdami sukurti įvesties sluoksnį neuroninio tinklo modelio apibrėžimo funkcijoje, turime suprasti pagrindines neuroninių tinklų sąvokas ir įvesties sluoksnio vaidmenį bendroje architektūroje. Mokant neuroninį tinklą žaisti žaidimą naudojant TensorFlow ir OpenAI, įvesties sluoksnis tarnauja kaip
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“, Neuroninio tinklo mokymas žaisti žaidimą naudojant „TensorFlow“ ir „Open AI“, Treniruočių modelis, Egzamino peržiūra
Koks yra mašininio mokymosi tikslas ir kuo jis skiriasi nuo tradicinio programavimo?
Mašininio mokymosi tikslas – sukurti algoritmus ir modelius, kurie leistų kompiuteriams automatiškai mokytis ir tobulėti iš patirties, nebūdami specialiai užprogramuoti. Tai skiriasi nuo tradicinio programavimo, kai pateikiamos aiškios instrukcijos konkrečioms užduotims atlikti. Mašinų mokymasis apima modelių, galinčių išmokti modelius ir prognozuoti, kūrimą ir mokymą