Kādi ir daži paņēmieni, lai interpretētu dziļās mācīšanās modeļa prognozes?
Padziļinātā mācīšanās modeļa sniegto prognožu interpretācija ir būtisks aspekts, lai izprastu tā uzvedību un gūtu ieskatu modeļa apgūtajos pamatā esošajos modeļos. Šajā mākslīgā intelekta jomā var izmantot vairākas metodes, lai interpretētu prognozes un uzlabotu mūsu izpratni par modeļa lēmumu pieņemšanas procesu. Viens parasti izmantots
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 RNN var iemācīties pievērst uzmanību konkrētiem strukturētu datu gabaliem ģenerēšanas procesa laikā?
Atkārtoti neironu tīkli (RNN) ir plaši izmantoti dabiskās valodas ģenerēšanas (NLG) uzdevumos, kur tie ģenerē cilvēkam līdzīgu tekstu, pamatojoties uz dotajiem ievades datiem. Dažos gadījumos ir vēlams, lai RNN ģenerēšanas procesā iemācītos pievērst uzmanību konkrētiem strukturētu datu gabaliem. Šī spēja ļauj modelim koncentrēties uz
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Dabas valodas paaudze, Eksāmenu apskats