Czy dokładność w ramach próby w porównaniu z dokładnością poza próbą jest jedną z najważniejszych cech wydajności modelu?
Dokładność w próbie w porównaniu z dokładnością poza próbą to fundamentalna koncepcja głębokiego uczenia się, a zrozumienie różnicy między tymi dwiema metrykami ma kluczowe znaczenie dla tworzenia, oceny i wdrażania modeli sieci neuronowych z wykorzystaniem Pythona i PyTorcha. Ten temat bezpośrednio odnosi się do głównego celu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się: tworzenia modeli, które…
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Wprowadzenie, Wprowadzenie do głębokiego uczenia z Pythonem i Pytorchem
Jak ważne jest TensorFlow dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji i jakie są inne ważne frameworki?
TensorFlow odegrał znaczącą rolę w ewolucji i przyjęciu metodologii uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI) zarówno w domenach akademickich, jak i przemysłowych. Opracowany i udostępniony jako open source przez Google Brain w 2015 r. TensorFlow został zaprojektowany w celu ułatwienia budowy, szkolenia i wdrażania sieci neuronowych i innych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Jego
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow, Wprowadzenie do TensorFlow, Podstawy uczenia maszynowego
Jaka jest najprostsza, krok po kroku procedura szkolenia rozproszonego modelu sztucznej inteligencji w Google Cloud?
Rozproszone szkolenie to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która umożliwia wykorzystanie wielu zasobów obliczeniowych do bardziej wydajnego i skalowalnego szkolenia dużych modeli. Google Cloud Platform (GCP) zapewnia solidne wsparcie dla rozproszonego szkolenia modeli, w szczególności za pośrednictwem swojej platformy AI (Vertex AI), Compute Engine i Kubernetes Engine, ze wsparciem dla popularnych struktur
Jakie języki poza Pythonem są używane do programowania uczenia maszynowego?
Pytanie, czy Python jest jedynym językiem programowania w uczeniu maszynowym, jest powszechne, szczególnie wśród osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z dziedziną sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Chociaż Python jest rzeczywiście dominującym językiem w dziedzinie uczenia maszynowego, nie jest to jedyny język używany w tym celu.
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud, Wprowadzenie, Co to jest uczenie maszynowe
Co to jest wektor one-hot?
W dziedzinie głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji, szczególnie podczas wdrażania modeli przy użyciu Pythona i PyTorcha, koncepcja wektora one-hot jest podstawowym aspektem kodowania danych kategorycznych. Kodowanie one-hot to technika używana do konwersji zmiennych danych kategorycznych, aby można je było przekazać algorytmom uczenia maszynowego w celu ulepszenia przewidywań. To
Jakie narzędzia istnieją dla XAI (sztucznej inteligencji, którą można wyjaśnić)?
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) jest ważnym aspektem nowoczesnych systemów AI, szczególnie w kontekście głębokich sieci neuronowych i estymatorów uczenia maszynowego. Ponieważ modele te stają się coraz bardziej złożone i są wdrażane w krytycznych aplikacjach, zrozumienie ich procesów decyzyjnych staje się koniecznością. Narzędzia i metodologie XAI mają na celu dostarczanie wglądu w to, w jaki sposób modele tworzą prognozy,
Czy trzeba inicjalizować sieć neuronową podczas jej definiowania w PyTorch?
Podczas definiowania sieci neuronowej w PyTorch inicjalizacja parametrów sieci jest krytycznym krokiem, który może znacząco wpłynąć na wydajność i konwergencję modelu. Podczas gdy PyTorch zapewnia domyślne metody inicjalizacji, zrozumienie, kiedy i jak dostosować ten proces, jest ważne dla zaawansowanych praktyków głębokiego uczenia się, którzy chcą zoptymalizować swoje modele pod kątem konkretnych
Czy klasa torch.Tensor określająca wielowymiarowe tablice prostokątne ma elementy różnych typów danych?
Klasa `torch.Tensor` z biblioteki PyTorch to podstawowa struktura danych szeroko stosowana w dziedzinie głębokiego uczenia się, a jej projekt jest integralną częścią wydajnego przetwarzania obliczeń numerycznych. Tensor w kontekście PyTorch to wielowymiarowa tablica, podobna w koncepcji do tablic w NumPy. Ważne jest jednak, aby
Czy funkcja aktywacji prostowanej jednostki liniowej jest wywoływana za pomocą funkcji rely() w PyTorch?
Wyprostowana jednostka liniowa, powszechnie znana jako ReLU, jest szeroko stosowaną funkcją aktywacji w dziedzinie głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. Jest preferowana ze względu na swoją prostotę i skuteczność w rozwiązywaniu problemu zanikającego gradientu, który może wystąpić w głębokich sieciach z innymi funkcjami aktywacji, takimi jak sigmoidalna lub hiperboliczna tangens. W PyTorch,
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/ADL Zaawansowane Głębokie Uczenie, Odpowiedzialna innowacja, Odpowiedzialne innowacje i sztuczna inteligencja
Czy „to()” to funkcja używana w PyTorch do wysyłania sieci neuronowej do jednostki przetwarzającej, która tworzy określoną sieć neuronową na określonym urządzeniu?
Funkcja `to()` w PyTorch jest rzeczywiście podstawowym narzędziem do określania urządzenia, na którym powinna znajdować się sieć neuronowa lub tensor. Funkcja ta jest integralną częścią elastycznego wdrażania modeli uczenia maszynowego w różnych konfiguracjach sprzętowych, szczególnie przy wykorzystaniu zarówno procesorów CPU, jak i GPU do obliczeń. Zrozumienie funkcji `to()` jest ważne
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Wprowadzenie, Wprowadzenie do głębokiego uczenia z Pythonem i Pytorchem