Vai ir pareizi, ka, ja datu kopa ir liela, ir nepieciešams mazāk novērtēt, kas nozīmē, ka novērtēšanai izmantotās datu kopas daļu var samazināt, palielinot datu kopas lielumu?
Mašīnmācīšanās jomā datu kopas lielumam ir izšķiroša nozīme novērtēšanas procesā. Saikne starp datu kopas lielumu un novērtēšanas prasībām ir sarežģīta un atkarīga no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir taisnība, ka, palielinoties datu kopas lielumam, novērtēšanai izmantotā datu kopas daļa var būt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Vai var viegli kontrolēt (pievienojot un noņemot) slāņu skaitu un mezglu skaitu atsevišķos slāņos, mainot masīvu, kas tiek piegādāts kā dziļā neironu tīkla (DNN) slēptais arguments?
Mašīnmācības jomā, jo īpaši dziļajos neironu tīklos (DNN), iespēja kontrolēt slāņu un mezglu skaitu katrā slānī ir modeļa arhitektūras pielāgošanas būtisks aspekts. Strādājot ar DNN Google Cloud Machine Learning kontekstā, masīvam, kas tiek piegādāts kā slēptais arguments, ir izšķiroša nozīme.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kurš ML algoritms ir piemērots, lai apmācītu modeli datu dokumentu salīdzināšanai?
Viens no algoritmiem, kas ir labi piemērots datu dokumentu salīdzināšanas modeļa apmācībai, ir kosinusa līdzības algoritms. Kosinusa līdzība ir līdzības mērs starp diviem iekšējās produktu telpas vektoriem, kas nav nulles un kas mēra leņķa kosinusu starp tiem. Dokumentu salīdzināšanas kontekstā to izmanto, lai noteiktu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācīšanās 7 soļi
Kādas ir galvenās atšķirības, ielādējot un apmācot Iris datu kopu starp Tensorflow 1 un Tensorflow 2 versijām?
Sākotnējais kods, kas tika nodrošināts, lai ielādētu un apmācītu varavīksnenes datu kopu, bija paredzēts TensorFlow 1, un tas var nedarboties ar TensorFlow 2. Šī neatbilstība rodas dažu izmaiņu un atjauninājumu dēļ, kas ieviesti šajā jaunākajā TensorFlow versijā, kas tomēr tiks sīkāk aplūkoti turpmākajos rakstos. tēmas, kas būs tieši saistītas ar TensorFlow
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Kā ielādēt TensorFlow datu kopas Jupyter programmā Python un izmantot tās, lai demonstrētu novērtētājus?
TensorFlow Datasets (TFDS) ir datu kopu kolekcija, kas ir gatava lietošanai kopā ar TensorFlow, nodrošinot ērtu veidu, kā piekļūt dažādām datu kopām un ar tām manipulēt mašīnmācīšanās uzdevumiem. No otras puses, novērtētāji ir augsta līmeņa TensorFlow API, kas vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu izveides procesu. Lai ielādētu TensorFlow datu kopas programmā Jupyter, izmantojot Python un demonstrētu
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Vienkārši un vienkārši novērtētāji
Kādas ir atšķirības starp TensorFlow un TensorBoard?
Gan TensorFlow, gan TensorBoard ir rīki, kas tiek plaši izmantoti mašīnmācības jomā, īpaši modeļu izstrādei un vizualizācijai. Lai gan tie ir saistīti un bieži tiek izmantoti kopā, starp tiem ir izteiktas atšķirības. TensorFlow ir Google izstrādāta atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās sistēma. Tas nodrošina visaptverošu rīku komplektu un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, TensorBoard modeļa vizualizēšanai
Kā atpazīt, ka modelis ir pārslogots?
Lai atpazītu, vai modelis ir pārāk pielāgots, ir jāsaprot pārmērīgas uzstādīšanas jēdziens un tā ietekme uz mašīnmācību. Pārmērīga pielāgošana notiek, ja modelis īpaši labi darbojas apmācību datos, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem. Šī parādība kaitē modeļa prognozēšanas spējai un var izraisīt sliktu veiktspēju
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kāda ir apmācības mācību algoritmu mērogojamība?
Apmācības mācīšanās algoritmu mērogojamība ir būtisks aspekts mākslīgā intelekta jomā. Tas attiecas uz mašīnmācīšanās sistēmas spēju efektīvi apstrādāt lielu datu apjomu un palielināt tās veiktspēju, palielinoties datu kopas lielumam. Tas ir īpaši svarīgi, strādājot ar sarežģītiem modeļiem un masīvām datu kopām, piemēram
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Kā izveidot mācību algoritmus, pamatojoties uz neredzamiem datiem?
Uz neredzamiem datiem balstītu mācību algoritmu izveides process ietver vairākus soļus un apsvērumus. Lai izstrādātu šim nolūkam paredzētu algoritmu, ir jāsaprot neredzamo datu būtība un kā tos var izmantot mašīnmācības uzdevumos. Izskaidrosim algoritmisko pieeju mācību algoritmu izveidei, pamatojoties uz
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā
Ko nozīmē izveidot algoritmus, kas mācās, pamatojoties uz datiem, prognozē un pieņem lēmumus?
Mašīnmācības pamatā mākslīgā intelekta jomā ir tādu algoritmu izveide, kas mācās, pamatojoties uz datiem, prognozē rezultātus un pieņem lēmumus. Šis process ietver modeļu apmācību, izmantojot datus un ļaujot tiem vispārināt modeļus un veikt precīzas prognozes vai lēmumus par jauniem, neredzētiem datiem. Google Cloud Machine kontekstā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Bez servera prognozes mērogā