Είναι σωστό ότι εάν το σύνολο δεδομένων είναι μεγάλο χρειάζεται λιγότερη αξιολόγηση, πράγμα που σημαίνει ότι το κλάσμα του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση μπορεί να μειωθεί με αυξημένο μέγεθος του συνόλου δεδομένων;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, το μέγεθος του συνόλου δεδομένων παίζει κρίσιμο ρόλο στη διαδικασία αξιολόγησης. Η σχέση μεταξύ του μεγέθους των δεδομένων και των απαιτήσεων αξιολόγησης είναι πολύπλοκη και εξαρτάται από διάφορους παράγοντες. Ωστόσο, είναι γενικά αλήθεια ότι καθώς αυξάνεται το μέγεθος του συνόλου δεδομένων, το κλάσμα του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση μπορεί να είναι
Μπορεί κανείς να ελέγξει εύκολα (προσθέτοντας και αφαιρώντας) τον αριθμό των επιπέδων και τον αριθμό των κόμβων σε μεμονωμένα επίπεδα αλλάζοντας τον πίνακα που παρέχεται ως το κρυφό όρισμα του βαθιού νευρωνικού δικτύου (DNN);
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, συγκεκριμένα στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNN), η δυνατότητα ελέγχου του αριθμού των επιπέδων και των κόμβων σε κάθε επίπεδο είναι μια θεμελιώδης πτυχή της προσαρμογής της αρχιτεκτονικής του μοντέλου. Όταν εργάζεστε με DNN στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, ο πίνακας που παρέχεται ως κρυφό όρισμα παίζει καθοριστικό ρόλο
Ποιος αλγόριθμος ML είναι κατάλληλος για την εκπαίδευση του μοντέλου για σύγκριση εγγράφων δεδομένων;
Ένας αλγόριθμος που είναι κατάλληλος για την εκπαίδευση ενός μοντέλου για σύγκριση εγγράφων δεδομένων είναι ο αλγόριθμος ομοιότητας συνημιτόνου. Η ομοιότητα συνημιτόνου είναι ένα μέτρο ομοιότητας μεταξύ δύο μη μηδενικών διανυσμάτων ενός εσωτερικού γινομενικού χώρου που μετρά το συνημίτονο της μεταξύ τους γωνίας. Στο πλαίσιο της σύγκρισης εγγράφων, χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό
Ποιες είναι οι κύριες διαφορές στη φόρτωση και την εκπαίδευση του συνόλου δεδομένων Iris μεταξύ των εκδόσεων Tensorflow 1 και Tensorflow 2;
Ο αρχικός κώδικας που παρέχεται για τη φόρτωση και την εκπαίδευση του συνόλου δεδομένων ίριδας σχεδιάστηκε για το TensorFlow 1 και ενδέχεται να μην λειτουργεί με το TensorFlow 2. Αυτή η ασυμφωνία προκύπτει λόγω ορισμένων αλλαγών και ενημερώσεων που εισάγονται σε αυτήν τη νεότερη έκδοση του TensorFlow, οι οποίες ωστόσο θα καλυφθούν λεπτομερώς στη συνέχεια θέματα που θα σχετίζονται άμεσα με το TensorFlow
Πώς να φορτώσετε σύνολα δεδομένων TensorFlow στο Jupyter στην Python και να τα χρησιμοποιήσετε για να επιδείξετε εκτιμητές;
Τα σύνολα δεδομένων TensorFlow (TFDS) είναι μια συλλογή συνόλων δεδομένων έτοιμα για χρήση με το TensorFlow, παρέχοντας έναν βολικό τρόπο πρόσβασης και χειρισμού διαφόρων συνόλων δεδομένων για εργασίες μηχανικής μάθησης. Οι εκτιμητές, από την άλλη πλευρά, είναι υψηλού επιπέδου API TensorFlow που απλοποιούν τη διαδικασία δημιουργίας μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Για να φορτώσετε σύνολα δεδομένων TensorFlow στο Jupyter χρησιμοποιώντας Python και να επιδείξετε
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρώτα βήματα στη Μηχανική Εκμάθηση, Απλοί και απλοί εκτιμητές
Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ του TensorFlow και του TensorBoard;
Το TensorFlow και το TensorBoard είναι και τα δύο εργαλεία που χρησιμοποιούνται ευρέως στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ειδικά για την ανάπτυξη και την οπτικοποίηση μοντέλων. Ενώ σχετίζονται και χρησιμοποιούνται συχνά μαζί, υπάρχουν διακριτές διαφορές μεταξύ των δύο. Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο εργαλείων και
Πώς να αναγνωρίσετε ότι το μοντέλο είναι υπερβολικά τοποθετημένο;
Για να αναγνωρίσουμε εάν ένα μοντέλο είναι υπερπροσαρμοσμένο, πρέπει να κατανοήσουμε την έννοια της υπερπροσαρμογής και τις επιπτώσεις της στη μηχανική εκμάθηση. Η υπερπροσαρμογή συμβαίνει όταν ένα μοντέλο αποδίδει εξαιρετικά καλά στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά αποτυγχάνει να γενικευτεί σε νέα, αόρατα δεδομένα. Αυτό το φαινόμενο είναι επιζήμιο για την προγνωστική ικανότητα του μοντέλου και μπορεί να οδηγήσει σε κακή απόδοση
Ποια είναι η επεκτασιμότητα των αλγορίθμων μάθησης εκπαίδευσης;
Η επεκτασιμότητα των αλγορίθμων μάθησης εκπαίδευσης είναι μια κρίσιμη πτυχή στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος μηχανικής μάθησης να χειρίζεται αποτελεσματικά μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να αυξάνει την απόδοσή του καθώς αυξάνεται το μέγεθος του συνόλου δεδομένων. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό όταν έχουμε να κάνουμε με πολύπλοκα μοντέλα και τεράστια σύνολα δεδομένων, όπως
Πώς να δημιουργήσετε αλγόριθμους εκμάθησης με βάση αόρατα δεδομένα;
Η διαδικασία δημιουργίας αλγορίθμων μάθησης που βασίζονται σε αόρατα δεδομένα περιλαμβάνει πολλά βήματα και σκέψεις. Προκειμένου να αναπτυχθεί ένας αλγόριθμος για το σκοπό αυτό, είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε τη φύση των αόρατων δεδομένων και πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε εργασίες μηχανικής μάθησης. Ας εξηγήσουμε την αλγοριθμική προσέγγιση για τη δημιουργία αλγορίθμων μάθησης με βάση
Τι σημαίνει να δημιουργείς αλγόριθμους που μαθαίνουν βάσει δεδομένων, προβλέπουν και λαμβάνουν αποφάσεις;
Η δημιουργία αλγορίθμων που μαθαίνουν με βάση δεδομένα, προβλέπουν αποτελέσματα και λαμβάνουν αποφάσεις βρίσκεται στον πυρήνα της μηχανικής μάθησης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει μοντέλα εκπαίδευσης που χρησιμοποιούν δεδομένα και τους επιτρέπουν να γενικεύουν μοτίβα και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις ή αποφάσεις για νέα, αόρατα δεδομένα. Στο πλαίσιο του Google Cloud Machine