Ko nozīmē apmācīt modeli? Kurš mācīšanās veids: dziļā, ansambļa, pārnesuma ir vislabākais? Vai mācīšanās bezgalīgi ir efektīva?
"Modeļa" apmācība mākslīgā intelekta (AI) jomā attiecas uz algoritma mācīšanas procesu, lai atpazītu modeļus un veiktu prognozes, pamatojoties uz ievades datiem. Šis process ir būtisks posms mašīnmācībā, kurā modelis mācās no piemēriem un vispārina savas zināšanas, lai veiktu precīzas prognozes par neredzētiem datiem. Tur
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kas ir pārsūtīšanas mācīšanās un kāpēc tas ir galvenais TensorFlow.js lietošanas gadījums?
Transfer mācīšanās ir spēcīgs paņēmiens dziļās mācīšanās jomā, kas ļauj izmantot iepriekš apmācītus modeļus kā sākumpunktu jaunu uzdevumu risināšanai. Tas ietver modeļa, kas ir apmācīts lielai datu kopai, izmantošanu un iegūto zināšanu atkārtotu izmantošanu, lai atrisinātu citu, bet saistītu problēmu. Šī pieeja ir
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js, Ievads, Eksāmenu apskats
Kā TensorFlow.js nodrošina jaunas uzņēmējdarbības iespējas?
TensorFlow.js ir spēcīgs ietvars, kas pārlūkprogrammā nodrošina dziļas mācīšanās iespējas, nodrošinot jaunas uzņēmējdarbības iespējas mākslīgā intelekta (AI) jomā. Šī progresīvā tehnoloģija ļauj izstrādātājiem izmantot dziļās mācīšanās modeļu potenciālu tieši tīmekļa lietojumprogrammās, paverot plašas iespējas dažādu nozaru uzņēmumiem.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js, Ievads, Eksāmenu apskats
Kāds ir mērķis pirms apmācības pārbaudīt, vai saglabāts modelis jau pastāv?
Apmācot dziļās mācīšanās modeli, pirms apmācības procesa uzsākšanas ir svarīgi pārbaudīt, vai saglabāts modelis jau pastāv. Šis solis kalpo vairākiem mērķiem un var ievērojami uzlabot apmācības darbplūsmu. Saistībā ar konvolucionālā neironu tīkla (CNN) izmantošanu, lai identificētu suņus un kaķus, mērķis ir pārbaudīt, vai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Konvolucionālā neironu tīkla izmantošana suņu un kaķu identificēšanai, Tīkla apmācība, Eksāmenu apskats
Kādas priekšrocības sniedz vairāk slāņu iekļaušana Deep Asteroid programmā?
Mākslīgā intelekta jomā, īpaši asteroīdu izsekošanas jomā ar mašīnmācīšanos, vairāk slāņu iekļaušana Deep Asteroid programmā var sniegt vairākas priekšrocības. Šīs priekšrocības izriet no dziļo neironu tīklu spējas apgūt sarežģītus modeļus un attēlojumus no datiem, kas var uzlabot datu precizitāti un veiktspēju.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow lietojumprogrammas, Asteroīdu izsekošana ar mašīnmācīšanos, Eksāmenu apskats
Kāpēc komanda izvēlējās ResNet 50 kā modeļa arhitektūru saraksta fotoattēlu klasificēšanai?
ResNet 50 tika izvēlēts par modeļa arhitektūru, lai Airbnb mašīnmācīšanās lietojumprogrammā iekļautu fotoattēlus kategorijās vairāku pārliecinošu iemeslu dēļ. ResNet 50 ir dziļais konvolucionālais neironu tīkls (CNN), kas ir demonstrējis izcilu veiktspēju attēlu klasifikācijas uzdevumos. Tas ir ResNet modeļu saimes variants, kas ir slavens
Kā pētnieki pārvarēja izaicinājumu vākt datus, lai apmācītu savus mašīnmācīšanās modeļus viduslaiku tekstu pārrakstīšanas kontekstā?
Pētnieki saskārās ar vairākām problēmām, vācot datus, lai apmācītu savus mašīnmācīšanās modeļus viduslaiku tekstu pārrakstīšanas kontekstā. Šīs problēmas radīja viduslaiku manuskriptu unikālas īpašības, piemēram, sarežģīti rokraksta stili, izbalējusi tinte un vecuma radīti bojājumi. Šo izaicinājumu pārvarēšanai bija nepieciešama inovatīvu metožu un rūpīgas datu pārvaldības kombinācija.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow lietojumprogrammas, Palīdzība paleogrāfiem pārrakstīt viduslaiku tekstu ar ML, Eksāmenu apskats
Kādi ir daži iespējamie veidi, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow?
Modeļa precizitātes uzlabošana programmā TensorFlow var būt sarežģīts uzdevums, kas prasa rūpīgu dažādu faktoru apsvēršanu. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažus iespējamos veidus, kā uzlabot modeļa precizitāti programmā TensorFlow, koncentrējoties uz augsta līmeņa API un modeļu veidošanas un uzlabošanas metodēm. 1. Datu priekšapstrāde: viens no pamata soļiem
Kāds ir modeļu saglabāšanas un ielādēšanas mērķis pakalpojumā TensorFlow?
Modeļu saglabāšanas un ielādes TensorFlow mērķis ir nodrošināt apmācītu modeļu saglabāšanu un atkārtotu izmantošanu turpmākiem secinājumiem vai apmācības uzdevumiem. Modeļa saglabāšana ļauj diskā saglabāt apgūtos apmācītā modeļa parametrus un arhitektūru, savukārt modeļa ielāde ļauj atjaunot šos saglabātos parametrus un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Virzība TensorFlow, Modeļu saglabāšana un ielāde, Eksāmenu apskats
Kā Fashion MNIST datu kopa veicina klasifikācijas uzdevumu?
Fashion MNIST datu kopa ir nozīmīgs ieguldījums klasificēšanas uzdevumā mākslīgā intelekta jomā, īpaši izmantojot TensorFlow apģērbu attēlu klasificēšanai. Šī datu kopa kalpo kā tradicionālās MNIST datu kopas aizstājējs, kas sastāv no ar roku rakstītiem cipariem. No otras puses, Fashion MNIST datu kopa sastāv no 60,000 XNUMX pelēktoņu attēliem
- 1
- 2