Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
Šeštadienis, 13 balandis 2024.
by ankarb
„TensorFlow“ Neural Structured Learning (NSL) paketo kaimynų API iš tikrųjų atlieka lemiamą vaidmenį generuojant išplėstinį mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis. NSL yra mašininio mokymosi sistema, kuri integruoja grafinės struktūros duomenis į mokymo procesą ir pagerina modelio našumą, panaudojant tiek funkcijų duomenis, tiek grafiko duomenis. Naudojant
Kodėl svarbu subalansuoti mokymo duomenų rinkinį giliame mokyme?
Sekmadienis, 13 Rugpjūtis 2023
by EITCA akademija
Subalansuoti mokymo duomenų rinkinį yra labai svarbu giliai mokytis dėl kelių priežasčių. Tai užtikrina, kad modelis būtų parengtas remiantis reprezentatyviu ir įvairiu pavyzdžių rinkiniu, o tai leidžia geriau apibendrinti ir pagerinti neregėtų duomenų našumą. Šioje srityje lemiamą vaidmenį atlieka mokymo duomenų kokybė ir kiekis