Kā mēs varam veikt prognozes, izmantojot aprēķinus pakalpojumā Google Cloud Machine Learning, un kādas ir apģērba attēlu klasificēšanas problēmas?
Programmā Google Cloud Machine Learning prognozes var veikt, izmantojot aplēses, kas ir augsta līmeņa API, kas vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu izveides un apmācības procesu. Aprēķini nodrošina saskarni apmācībai, novērtēšanai un prognozēšanai, atvieglojot stabilu un mērogojamu mašīnmācīšanās risinājumu izstrādi. Lai veiktu prognozes, izmantojot Google Cloud Machine aprēķinus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācības izmantošanas gadījums modē, Eksāmenu apskats
Kādi ir daži hiperparametri, ar kuriem mēs varam eksperimentēt, lai mūsu modelī sasniegtu lielāku precizitāti?
Lai sasniegtu lielāku precizitāti mūsu mašīnmācīšanās modelī, ir vairāki hiperparametri, ar kuriem varam eksperimentēt. Hiperparametri ir regulējami parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Tie kontrolē mācību algoritma uzvedību un būtiski ietekmē modeļa veiktspēju. Viens svarīgs hiperparametrs, kas jāņem vērā, ir
Kā mēs varam uzlabot sava modeļa veiktspēju, pārslēdzoties uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru?
Lai uzlabotu modeļa veiktspēju, pārejot uz dziļā neironu tīkla (DNN) klasifikatoru mašīnmācīšanās lietojuma jomā, var veikt vairākus galvenos soļus. Dziļie neironu tīkli ir parādījuši lielus panākumus dažādās jomās, tostarp datorredzes uzdevumos, piemēram, attēlu klasifikācijā, objektu noteikšanā un segmentācijā. Autors
Kā izveidot lineāru klasifikatoru, izmantojot TensorFlow aprēķinātāja ietvaru Google mākoņa mašīnmācībā?
Lai izveidotu lineāru klasifikatoru, izmantojot TensorFlow aprēķinātāja ietvaru pakalpojumā Google Cloud Machine Learning, varat sekot soli pa solim procesam, kas ietver datu sagatavošanu, modeļa definēšanu, apmācību, novērtēšanu un prognozēšanu. Šis visaptverošais skaidrojums palīdzēs jums veikt katru no šīm darbībām, nodrošinot didaktisko vērtību, kas balstīta uz faktiskām zināšanām. 1. Datu sagatavošana: Pirms būvniecības a
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācības izmantošanas gadījums modē, Eksāmenu apskats
Kāda ir atšķirība starp Fashion-MNIST datu kopu un klasisko MNIST datu kopu?
Fashion-MNIST datu kopa un klasiskā MNIST datu kopa ir divas populāras datu kopas, ko izmanto mašīnmācības jomā attēlu klasifikācijas uzdevumiem. Lai gan abas datu kopas sastāv no pelēktoņu attēliem un parasti tiek izmantotas mašīnmācīšanās algoritmu salīdzinošai novērtēšanai un novērtēšanai, starp tām ir vairākas būtiskas atšķirības. Pirmkārt, klasiskajā MNIST datu kopā ir attēli
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Mašīnmācības izmantošanas gadījums modē, Eksāmenu apskats