Czy zwykle zalecany podział danych pomiędzy szkoleniem a oceną wynosi odpowiednio 80–20%?
Zwykły podział między szkoleniem a oceną w modelach uczenia maszynowego nie jest stały i może się różnić w zależności od różnych czynników. Jednakże ogólnie zaleca się przeznaczenie znacznej części danych na szkolenie, zwykle około 70-80%, a pozostałą część na ocenę, która wynosi około 20-30%. Ten podział to gwarantuje
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Dalsze kroki w uczeniu maszynowym, Big data do trenowania modeli w chmurze
Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
TensorFlow to szeroko stosowana platforma typu open source do uczenia maszynowego opracowana przez Google. Zapewnia kompleksowy ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów, które umożliwiają programistom i badaczom efektywne budowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. W kontekście głębokich sieci neuronowych (DNN) TensorFlow jest w stanie nie tylko trenować te modele, ale także ułatwiać
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Postęp w uczeniu maszynowym, TensorFlow Hub do bardziej wydajnego uczenia maszynowego
Jaki jest cel wielokrotnej iteracji zestawu danych podczas szkolenia?
Podczas uczenia modelu sieci neuronowej w dziedzinie głębokiego uczenia się powszechną praktyką jest wielokrotne iterowanie zestawu danych. Ten proces, znany jako szkolenie oparte na epoce, służy kluczowemu celowi w optymalizacji wydajności modelu i osiągnięciu lepszej generalizacji. Głównym powodem wielokrotnej iteracji zestawu danych podczas szkolenia jest
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Sieć neuronowa, Model treningowy, Przegląd egzaminów
Jaka jest struktura neuronowego modelu tłumaczenia maszynowego?
Model neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT) to podejście oparte na głębokim uczeniu się, które zrewolucjonizowało dziedzinę tłumaczenia maszynowego. Zyskał znaczną popularność dzięki możliwości generowania wysokiej jakości tłumaczeń poprzez bezpośrednie modelowanie mapowania między językami źródłowymi i docelowymi. W tej odpowiedzi zbadamy strukturę modelu NMT, podkreślając
W jaki sposób dane wyjściowe modelu sieci neuronowej są reprezentowane w grze AI Pong?
W grze AI Pong zaimplementowanej przy użyciu TensorFlow.js wyjście modelu sieci neuronowej jest reprezentowane w sposób umożliwiający grze podejmowanie decyzji i reagowanie na działania gracza. Aby zrozumieć, jak to się dzieje, zagłębimy się w szczegóły mechaniki gry i roli sieci neuronowej
Jak szkolimy naszą sieć za pomocą funkcji `fit`? Jakie parametry można regulować podczas treningu?
Funkcja `fit` w TensorFlow służy do trenowania modelu sieci neuronowej. Uczenie sieci obejmuje dostosowanie wag i odchyleń parametrów modelu na podstawie danych wejściowych i pożądanego wyniku. Ten proces jest znany jako optymalizacja i ma kluczowe znaczenie dla uczenia się sieci i dokonywania dokładnych prognoz. Szkolić
Jaki jest cel sprawdzania, czy zapisany model już istnieje przed treningiem?
Podczas uczenia modelu uczenia głębokiego ważne jest, aby przed rozpoczęciem procesu uczenia sprawdzić, czy zapisany model już istnieje. Ten krok służy kilku celom i może znacznie poprawić przepływ pracy szkoleniowej. W kontekście wykorzystania konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) do identyfikacji psów i kotów, celem sprawdzenia, czy
W jaki sposób akcja jest wybierana podczas każdej iteracji gry, gdy używasz sieci neuronowej do przewidywania akcji?
Podczas każdej iteracji gry, gdy do przewidywania akcji używana jest sieć neuronowa, akcja jest wybierana na podstawie danych wyjściowych sieci neuronowej. Sieć neuronowa przyjmuje bieżący stan gry jako dane wejściowe i tworzy rozkład prawdopodobieństwa możliwych działań. Wybrana akcja jest następnie wybierana na podstawie
Jak tworzymy warstwę wejściową w funkcji definicji modelu sieci neuronowej?
Aby utworzyć warstwę wejściową w funkcji definicji modelu sieci neuronowej, musimy zrozumieć podstawowe pojęcia sieci neuronowych i rolę warstwy wejściowej w całej architekturze. W kontekście uczenia sieci neuronowej do gry z wykorzystaniem TensorFlow i OpenAI warstwa wejściowa służy jako
Jaki jest cel uczenia maszynowego i czym różni się ono od tradycyjnego programowania?
Celem uczenia maszynowego jest opracowanie algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom automatyczne uczenie się i ulepszanie na podstawie doświadczenia, bez konieczności bezpośredniego programowania. Różni się to od tradycyjnego programowania, w którym podane są wyraźne instrukcje wykonywania określonych zadań. Uczenie maszynowe obejmuje tworzenie i trenowanie modeli, które mogą uczyć się wzorców i dokonywać prognoz
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Głębokie Uczenie z TensorFlow, Szkolenie sieci neuronowej do grania w grę z TensorFlow i Open AI, Wprowadzenie, Przegląd egzaminów