Είναι η συνήθως συνιστώμενη κατανομή δεδομένων μεταξύ εκπαίδευσης και αξιολόγησης κοντά στο 80% έως 20% αντίστοιχα;
Ο συνήθης διαχωρισμός μεταξύ εκπαίδευσης και αξιολόγησης στα μοντέλα μηχανικής μάθησης δεν είναι σταθερός και μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με διάφορους παράγοντες. Ωστόσο, γενικά συνιστάται να διατίθεται ένα σημαντικό μέρος των δεδομένων για εκπαίδευση, συνήθως περίπου 70-80%, και να διατηρείται το υπόλοιπο μέρος για αξιολόγηση, που θα είναι περίπου 20-30%. Αυτή η διάσπαση το διασφαλίζει
Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
Το TensorFlow είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση που αναπτύχθηκε από την Google. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο οικοσύστημα εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων που επιτρέπουν στους προγραμματιστές και τους ερευνητές να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης. Στο πλαίσιο των βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN), το TensorFlow δεν είναι μόνο ικανό να εκπαιδεύσει αυτά τα μοντέλα αλλά και να διευκολύνει
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση, TensorFlow Hub για πιο παραγωγική μηχανική μάθηση
Ποιος είναι ο σκοπός της επανάληψης πάνω από το σύνολο δεδομένων πολλές φορές κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης;
Κατά την εκπαίδευση ενός μοντέλου νευρωνικών δικτύων στον τομέα της βαθιάς μάθησης, είναι κοινή πρακτική η επανάληψη στο σύνολο δεδομένων πολλές φορές. Αυτή η διαδικασία, γνωστή ως εκπαίδευση με βάση την εποχή, εξυπηρετεί έναν κρίσιμο σκοπό για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του μοντέλου και την επίτευξη καλύτερης γενίκευσης. Ο κύριος λόγος για την επανάληψη στο σύνολο δεδομένων πολλές φορές κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης είναι
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch, Νευρικό σύστημα, Εκπαιδευτικό μοντέλο, Ανασκόπηση εξέτασης
Ποια είναι η δομή του μοντέλου νευρωνικής μηχανικής μετάφρασης;
Το μοντέλο νευρωνικής μηχανικής μετάφρασης (NMT) είναι μια προσέγγιση βασισμένη σε βαθιά μάθηση που έχει φέρει επανάσταση στον τομέα της μηχανικής μετάφρασης. Έχει αποκτήσει σημαντική δημοτικότητα λόγω της ικανότητάς του να δημιουργεί μεταφράσεις υψηλής ποιότητας διαμορφώνοντας απευθείας τη χαρτογράφηση μεταξύ των γλωσσών πηγής και προορισμού. Σε αυτή την απάντηση, θα διερευνήσουμε τη δομή του μοντέλου NMT, επισημαίνοντας
Πώς αναπαρίσταται η έξοδος του μοντέλου νευρωνικού δικτύου στο παιχνίδι AI Pong;
Στο παιχνίδι AI Pong που υλοποιείται χρησιμοποιώντας το TensorFlow.js, η έξοδος του μοντέλου νευρωνικού δικτύου αναπαρίσταται με τρόπο που επιτρέπει στο παιχνίδι να λαμβάνει αποφάσεις και να ανταποκρίνεται στις ενέργειες του παίκτη. Για να κατανοήσουμε πώς επιτυγχάνεται αυτό, ας εμβαθύνουμε στις λεπτομέρειες της μηχανικής του παιχνιδιού και του ρόλου του νευρωνικού δικτύου
Πώς εκπαιδεύουμε το δίκτυό μας χρησιμοποιώντας τη λειτουργία «fit»; Ποιες παράμετροι μπορούν να προσαρμοστούν κατά τη διάρκεια της προπόνησης;
Η συνάρτηση «fit» στο TensorFlow χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου. Η εκπαίδευση ενός δικτύου περιλαμβάνει την προσαρμογή των βαρών και των προκαταλήψεων των παραμέτρων του μοντέλου με βάση τα δεδομένα εισόδου και την επιθυμητή έξοδο. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως βελτιστοποίηση και είναι ζωτικής σημασίας για το δίκτυο να μάθει και να κάνει ακριβείς προβλέψεις. Να εκπαιδεύσω
Ποιος είναι ο σκοπός του ελέγχου εάν ένα αποθηκευμένο μοντέλο υπάρχει ήδη πριν από την εκπαίδευση;
Όταν εκπαιδεύετε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης, είναι σημαντικό να ελέγξετε αν υπάρχει ήδη αποθηκευμένο μοντέλο πριν ξεκινήσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης. Αυτό το βήμα εξυπηρετεί πολλούς σκοπούς και μπορεί να ωφελήσει σημαντικά τη ροή εργασιών της εκπαίδευσης. Στο πλαίσιο της χρήσης ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) για την αναγνώριση σκύλων εναντίον γατών, ο σκοπός του ελέγχου εάν
Πώς επιλέγεται η ενέργεια κατά τη διάρκεια κάθε επανάληψης παιχνιδιού όταν χρησιμοποιείται το νευρωνικό δίκτυο για την πρόβλεψη της δράσης;
Κατά τη διάρκεια κάθε επανάληψης παιχνιδιού όταν χρησιμοποιείται ένα νευρωνικό δίκτυο για την πρόβλεψη της δράσης, η δράση επιλέγεται με βάση την έξοδο του νευρωνικού δικτύου. Το νευρωνικό δίκτυο παίρνει την τρέχουσα κατάσταση του παιχνιδιού ως είσοδο και παράγει μια κατανομή πιθανότητας στις πιθανές ενέργειες. Στη συνέχεια, η επιλεγμένη ενέργεια επιλέγεται με βάση
Πώς δημιουργούμε το επίπεδο εισόδου στη συνάρτηση ορισμού μοντέλου νευρωνικού δικτύου;
Για να δημιουργήσουμε το επίπεδο εισόδου στη συνάρτηση ορισμού μοντέλου νευρωνικού δικτύου, πρέπει να κατανοήσουμε τις θεμελιώδεις έννοιες των νευρωνικών δικτύων και τον ρόλο του επιπέδου εισόδου στη συνολική αρχιτεκτονική. Στο πλαίσιο της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου για να παίξει ένα παιχνίδι χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI, το επίπεδο εισόδου χρησιμεύει ως
Ποιος είναι ο στόχος της μηχανικής μάθησης και σε τι διαφέρει από τον παραδοσιακό προγραμματισμό;
Ο στόχος της μηχανικής μάθησης είναι η ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν αυτόματα και να βελτιώνονται από την εμπειρία, χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Αυτό διαφέρει από τον παραδοσιακό προγραμματισμό, όπου παρέχονται σαφείς οδηγίες για την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών. Η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων που μπορούν να μάθουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις