Γιατί πρέπει να εφαρμόσουμε βελτιστοποιήσεις στη μηχανική εκμάθηση;
Οι βελτιστοποιήσεις διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στη μηχανική μάθηση, καθώς μας δίνουν τη δυνατότητα να βελτιώσουμε την απόδοση και την αποδοτικότητα των μοντέλων, οδηγώντας τελικά σε ακριβέστερες προβλέψεις και ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης. Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, και συγκεκριμένα στην προηγμένη βαθιά μάθηση, οι τεχνικές βελτιστοποίησης είναι απαραίτητες για την επίτευξη αποτελεσμάτων αιχμής. Ένας από τους κύριους λόγους υποβολής αίτησης
Πότε συμβαίνει η υπερπροσαρμογή;
Η υπερπροσαρμογή εμφανίζεται στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στον τομέα της προηγμένης βαθιάς μάθησης, πιο συγκεκριμένα στα νευρωνικά δίκτυα, που αποτελούν τα θεμέλια αυτού του τομέα. Η υπερπροσαρμογή είναι ένα φαινόμενο που προκύπτει όταν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης εκπαιδεύεται πολύ καλά σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων, σε βαθμό που γίνεται υπερβολικά εξειδικευμένο
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Νευρωνικά δίκτυα, Ιδρύματα νευρικών δικτύων
Για ποιο λόγο σχεδιάστηκαν αρχικά τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα;
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) σχεδιάστηκαν για πρώτη φορά με σκοπό την αναγνώριση εικόνων στο πεδίο της όρασης υπολογιστών. Αυτά τα δίκτυα είναι ένας εξειδικευμένος τύπος τεχνητού νευρωνικού δικτύου που έχει αποδειχθεί ιδιαίτερα αποτελεσματικός στην ανάλυση οπτικών δεδομένων. Η ανάπτυξη των CNN οδηγήθηκε από την ανάγκη δημιουργίας μοντέλων που θα μπορούσαν με ακρίβεια
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Προηγμένο όραμα υπολογιστή, Συγκροτήματα νευρωνικά δίκτυα για αναγνώριση εικόνας
Μπορούν τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα να χειριστούν διαδοχικά δεδομένα ενσωματώνοντας συνελικτικές συνελεύσεις με την πάροδο του χρόνου, όπως χρησιμοποιούνται στα μοντέλα Συνελικτική ακολουθία σε ακολουθία;
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) έχουν χρησιμοποιηθεί ευρέως στον τομέα της όρασης υπολογιστών για την ικανότητά τους να εξάγουν σημαντικά χαρακτηριστικά από εικόνες. Ωστόσο, η εφαρμογή τους δεν περιορίζεται μόνο στην επεξεργασία εικόνας. Τα τελευταία χρόνια, οι ερευνητές έχουν εξερευνήσει τη χρήση των CNN για το χειρισμό διαδοχικών δεδομένων, όπως δεδομένα κειμένου ή χρονοσειρών. Ενας
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Νευρωνικά δίκτυα, Ιδρύματα νευρικών δικτύων
Τα Generative Adversarial Networks (GANs) βασίζονται στην ιδέα του δημιουργού και ενός παράγοντα διάκρισης;
Τα GAN είναι ειδικά σχεδιασμένα με βάση την έννοια της γεννήτριας και ενός διαχωριστή. Τα GAN είναι μια κατηγορία μοντέλων βαθιάς μάθησης που αποτελούνται από δύο βασικά στοιχεία: μια γεννήτρια και μια διάταξη διάκρισης. Η γεννήτρια σε ένα GAN είναι υπεύθυνη για τη δημιουργία δειγμάτων συνθετικών δεδομένων που μοιάζουν με τα δεδομένα εκπαίδευσης. Παίρνει τυχαίο θόρυβο ως
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Προηγμένα γενετικά μοντέλα, Σύγχρονα λανθάνοντα μεταβλητά μοντέλα