Ką reiškia mokyti modelį? Kuris mokymosi tipas: gilus, ansamblinis, perkėlimas yra geriausias? Ar mokymasis neribotą laiką yra efektyvus?
Dirbtinio intelekto (AI) srities „modelio“ mokymas reiškia algoritmo mokymą atpažinti modelius ir numatyti įvesties duomenis. Šis procesas yra esminis mašininio mokymosi žingsnis, kai modelis mokosi iš pavyzdžių ir apibendrina savo žinias, kad galėtų tiksliai numatyti nematomus duomenis. Ten
Kas yra mokymosi perkėlimas ir kodėl tai yra pagrindinis TensorFlow.js naudojimo atvejis?
Mokymasis perkėlimu yra galinga gilaus mokymosi technika, leidžianti iš anksto paruoštus modelius naudoti kaip atspirties tašką sprendžiant naujas užduotis. Tai apima modelio, kuris buvo parengtas naudojant didelį duomenų rinkinį, paėmimą ir įgytų žinių panaudojimą kitokiai, bet susijusiai problemai išspręsti. Šis požiūris yra
Kaip TensorFlow.js suteikia naujų verslo galimybių?
TensorFlow.js yra galinga sistema, kuri suteikia naršyklei gilaus mokymosi galimybes ir suteikia naujų verslo galimybių dirbtinio intelekto (AI) srityje. Ši pažangiausia technologija leidžia kūrėjams panaudoti giluminio mokymosi modelių potencialą tiesiogiai žiniatinklio programose, atverdama daugybę galimybių įvairių pramonės šakų įmonėms.
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
Kokie privalumai yra įtraukus daugiau sluoksnių į „Deep Asteroid“ programą?
Dirbtinio intelekto srityje, ypač asteroidų sekimo naudojant mašininį mokymąsi srityje, daugiau sluoksnių įtraukimas į Deep Asteroid programą gali pasiūlyti keletą privalumų. Šią naudą lemia giliųjų neuronų tinklų gebėjimas iš duomenų išmokti sudėtingų modelių ir atvaizdų, o tai gali pagerinti tinklo tikslumą ir našumą.
Kodėl komanda pasirinko ResNet 50 kaip pavyzdinę architektūrą sąrašo nuotraukoms skirstyti į kategorijas?
„ResNet 50“ buvo pasirinkta kaip pavyzdinė architektūra, skirta „Airbnb“ mašininio mokymosi programoje esančioms nuotraukoms klasifikuoti dėl kelių įtikinamų priežasčių. ResNet 50 yra gilus konvoliucinis neuroninis tinklas (CNN), pademonstravęs puikų našumą atliekant vaizdų klasifikavimo užduotis. Tai yra ResNet modelių šeimos, kuri garsėja, variantas
Kaip mokslininkai įveikė iššūkį rinkti duomenis savo mašininio mokymosi modeliams perrašyti viduramžių tekstus?
Tyrėjai susidūrė su keliais iššūkiais rinkdami duomenis savo mašininio mokymosi modeliams mokyti viduramžių tekstų transkribavimo kontekste. Šie iššūkiai kilo dėl unikalių viduramžių rankraščių savybių, pvz., sudėtingų rašysenos stilių, išblukusio rašalo ir amžiaus padarytos žalos. Norint įveikti šiuos iššūkius, reikėjo naujoviškų metodų ir kruopštaus duomenų tvarkymo.
Kokius būdus galima ištirti, kaip pagerinti modelio tikslumą „TensorFlow“?
„TensorFlow“ modelio tikslumo gerinimas gali būti sudėtinga užduotis, dėl kurios reikia atidžiai apsvarstyti įvairius veiksnius. Šiame atsakyme išnagrinėsime keletą galimų būdų, kaip padidinti modelio tikslumą TensorFlow, daugiausia dėmesio skirdami aukšto lygio API ir modelių kūrimo bei tobulinimo technikoms. 1. Išankstinis duomenų apdorojimas: vienas iš pagrindinių žingsnių
Koks yra „TensorFlow“ modelių išsaugojimo ir įkėlimo tikslas?
„TensorFlow“ modelių išsaugojimo ir įkėlimo tikslas yra sudaryti sąlygas išsaugoti ir pakartotinai panaudoti išmokytus modelius, kad būtų galima atlikti išvadas ar mokymo užduotis. Modelio išsaugojimas leidžia išsaugoti išmoktus parametrus ir parengto modelio architektūrą diske, o modelio įkėlimas leidžia atkurti šiuos išsaugotus parametrus ir
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, Pažengimas „TensorFlow“, Taupymo ir pakrovimo modeliai, Egzamino peržiūra
Kaip Fashion MNIST duomenų rinkinys prisideda prie klasifikavimo užduoties?
Fashion MNIST duomenų rinkinys yra reikšmingas indėlis į klasifikavimo užduotį dirbtinio intelekto srityje, ypač naudojant TensorFlow drabužių vaizdams klasifikuoti. Šis duomenų rinkinys yra tradicinio MNIST duomenų rinkinio, kurį sudaro ranka rašyti skaitmenys, pakaitalas. Kita vertus, Fashion MNIST duomenų rinkinį sudaro 60,000 XNUMX pilkų atspalvių vaizdų.
- 1
- 2