Vai parasti ieteicamais datu sadalījums starp apmācību un novērtēšanu ir attiecīgi tuvu 80% līdz 20%?
Parastais dalījums starp apmācību un novērtēšanu mašīnmācīšanās modeļos nav fiksēts un var atšķirties atkarībā no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir ieteicams ievērojamu daļu datu novirzīt apmācībai, parasti aptuveni 70–80%, un atlikušo daļu rezervēt novērtēšanai, kas būtu aptuveni 20–30%. Šis sadalījums to nodrošina
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
TensorFlow ir Google izstrādāts plaši izmantots atvērtā pirmkoda ietvars mašīnmācībai. Tas nodrošina visaptverošu rīku, bibliotēku un resursu ekosistēmu, kas ļauj izstrādātājiem un pētniekiem efektīvi izveidot un izvietot mašīnmācības modeļus. Dziļo neironu tīklu (DNN) kontekstā TensorFlow spēj ne tikai apmācīt šos modeļus, bet arī atvieglot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, TensorFlow centrmezgls produktīvākai mašīnmācībai
Kāds ir datu kopas atkārtošanas vairākas reizes apmācības laikā?
Apmācot neironu tīkla modeli dziļās mācīšanās jomā, ir ierasta prakse datu kopu atkārtot vairākas reizes. Šis process, kas pazīstams kā uz laikmetu balstīta apmācība, kalpo izšķirīgam mērķim modeļa veiktspējas optimizēšanā un labākas vispārināšanas panākšanā. Galvenais iemesls datu kopas atkārtošanai vairākas reizes apmācības laikā ir
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Neironu tīkls, Apmācības modelis, Eksāmenu apskats
Kāda ir neironu mašīntulkošanas modeļa struktūra?
Neironu mašīntulkošanas (NMT) modelis ir uz dziļu mācīšanos balstīta pieeja, kas ir mainījusi mašīntulkošanas jomu. Tas ir guvis ievērojamu popularitāti, pateicoties spējai ģenerēt augstas kvalitātes tulkojumus, tieši modelējot avota un mērķa valodu kartēšanu. Šajā atbildē mēs izpētīsim NMT modeļa struktūru, izceļot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Tērzēšanas robota izveide ar dziļām mācībām, Python un TensorFlow, Modeļa apmācība, Eksāmenu apskats
Kā AI Pong spēlē tiek attēlota neironu tīkla modeļa izvade?
AI Pong spēlē, kas ieviesta, izmantojot TensorFlow.js, neironu tīkla modeļa izvade tiek attēlota tā, lai spēle varētu pieņemt lēmumus un reaģēt uz spēlētāja darbībām. Lai saprastu, kā tas tiek panākts, iedziļināsimies spēles mehānikas detaļās un neironu tīkla lomā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js, AI teniss vietnē TensorFlow.js, Eksāmenu apskats
Kā mēs apmācām savu tīklu, izmantojot funkciju "fit"? Kādus parametrus var regulēt treniņa laikā?
Funkcija "fit" programmā TensorFlow tiek izmantota, lai apmācītu neironu tīkla modeli. Tīkla apmācība ietver modeļa parametru svara un novirzes pielāgošanu, pamatojoties uz ievades datiem un vēlamo izvadi. Šis process ir pazīstams kā optimizācija, un tas ir ļoti svarīgs, lai tīkls varētu mācīties un veikt precīzas prognozes. Trenēt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Konvolucionālā neironu tīkla izmantošana suņu un kaķu identificēšanai, Tīkla apmācība, 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
Kā katras spēles iterācijas laikā tiek izvēlēta darbība, kad darbības prognozēšanai izmanto neironu tīklu?
Katras spēles iterācijas laikā, kad darbības prognozēšanai tiek izmantots neironu tīkls, darbība tiek izvēlēta, pamatojoties uz neironu tīkla izvadi. Neironu tīkls izmanto pašreizējo spēles stāvokli kā ievadi un izveido varbūtības sadalījumu pa iespējamām darbībām. Pēc tam izvēlētā darbība tiek atlasīta, pamatojoties uz
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Testa tīkls, Eksāmenu apskats
Kā mēs izveidojam ievades slāni neironu tīkla modeļa definēšanas funkcijā?
Lai izveidotu ievades slāni neironu tīkla modeļa definēšanas funkcijā, mums ir jāsaprot neironu tīklu pamatjēdzieni un ievades slāņa loma kopējā arhitektūrā. Saistībā ar neironu tīkla apmācību spēlēt spēli, izmantojot TensorFlow un OpenAI, ievades slānis kalpo kā
Kāds ir mašīnmācīšanās mērķis un kā tā atšķiras no tradicionālās programmēšanas?
Mašīnmācīšanās mērķis ir izstrādāt algoritmus un modeļus, kas ļauj datoriem automātiski mācīties un pilnveidoties no pieredzes, bez tiešas programmēšanas. Tas atšķiras no tradicionālās programmēšanas, kur tiek sniegti skaidri norādījumi konkrētu uzdevumu veikšanai. Mašīnmācība ietver tādu modeļu izveidi un apmācību, kas var apgūt modeļus un veikt prognozes
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Ievads, Eksāmenu apskats