Ĉu la Neural Structured Learning (NSL) aplikata al la kazo de multaj bildoj de katoj kaj hundoj generos novajn bildojn surbaze de ekzistantaj bildoj?
Neural Structured Learning (NSL) estas maŝinlernada kadro evoluigita fare de Google kiu permesas la trejnadon de neŭralaj retoj uzantaj strukturitajn signalojn aldone al normaj trajto-enigaĵoj. Tiu kadro estas precipe utila en scenaroj kie la datenoj havas enecan strukturon kiu povas esti ekspluatita por plibonigi modelefikecon. En la kunteksto de havi
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Neŭrala Strukturita Lernado kun TensorFlow, Superrigardo de Neŭrala Strukturita Lernado
Ĉu eblas reuzi trejnarojn ripete kaj kian efikon tio havas sur la agado de la trejnita modelo?
Ripete reuzi trejnarojn en maŝinlernado estas ofta praktiko kiu povas havi signifan efikon al la agado de la trejnita modelo. Plurfoje uzante la samajn trejnajn datumojn, la modelo povas lerni de siaj eraroj kaj plibonigi siajn prognozajn kapablojn. Tamen, estas esence kompreni la eblajn avantaĝojn kaj malavantaĝojn de
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Kio estas la rekomendita aro-grandeco por trejnado de profunda lernado-modelo?
La rekomendita grupgrandeco por trejnado de profunda lernado-modelo dependas de diversaj faktoroj kiel ekzemple la disponeblaj komputilaj resursoj, la komplekseco de la modelo kaj la grandeco de la datumaro. Ĝenerale, la arograndeco estas hiperparametro kiu determinas la nombron da provaĵoj prilaboritaj antaŭ ol la parametroj de la modelo estas ĝisdatigitaj dum la trejnado.
Kial la validuma perdo-metriko estas grava dum taksado de la agado de modelo?
La validuma perdmetriko ludas decidan rolon en taksado de la prezento de modelo en la kampo de profunda lernado. Ĝi disponigas valorajn sciojn pri kiom bone la modelo funkcias en neviditaj datumoj, helpante esploristojn kaj terapiistojn fari informitajn decidojn pri modelelekto, hiperparametro-agordado kaj ĝeneraligo-kapabloj. Per monitorado de la validuma perdo
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPTFK Profunda Lernado kun Python, TensorFlow kaj Keras, TensorBoard, Analizante modelojn per TensorBoard, Ekzamena revizio
Kio estas la celo miksi la datumaron antaŭ dividi ĝin en trejnadon kaj testajn arojn?
Miksi la datumaron antaŭ dividi ĝin en trejnadon kaj testaron servas decidan celon en la kampo de maŝina lernado, precipe kiam oni aplikas la algoritmon de onies plej proksimaj K-najbaroj. Ĉi tiu procezo certigas, ke la datumoj estas randomigitaj, kio estas esenca por atingi senantaŭjuĝan kaj fidindan modelan rendimentan taksadon. La ĉefa kialo por miksi la
Kion mezuras la koeficiento de persistemo (R-kvadrata) en la kunteksto de testado de supozoj?
La koeficiento de persistemo, ankaŭ konata kiel R-kvadrata, estas statistika kvanto uzita en la kunteksto de testado de supozoj en maŝinlernado. Ĝi disponigas valorajn sciojn pri la boneco de konveno de regresa modelo kaj helpas taksi la proporcion de la varianco en la dependa variablo kiu povas esti klarigita per la sendependaj variabloj.
Kial gravas elekti la ĝustan algoritmon kaj parametrojn en regresa trejnado kaj testado?
Elekti la ĝustajn algoritmojn kaj parametrojn en regresa trejnado kaj testado estas plej grava en la kampo de Artefarita Inteligenteco kaj Maŝina Lernado. Regreso estas kontrolita lerna tekniko uzata por modeligi la rilaton inter dependa variablo kaj unu aŭ pluraj sendependaj variabloj. Ĝi estas vaste uzata por antaŭdiraj kaj prognozaj taskoj. La
Kio estas la tri eblaj supozoj kiuj povus esti malobservitaj kiam estas problemo kun la agado de modelo por komerco, laŭ la ML Insights Triangle?
La ML Insights Triangulo estas kadro kiu helpas identigi eblajn supozojn kiuj povus esti malobservitaj kiam estas problemo kun la agado de modelo por komerco. Ĉi tiu kadro, en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de TensorFlow Fundamentals kaj TensorFlow Extended (TFX), temigas la intersekciĝon de modelkompreno kaj
Kial datumnormaligo gravas en regresproblemoj kaj kiel ĝi plibonigas modelan rendimenton?
Datennormaligo estas decida paŝo en regresproblemoj, ĉar ĝi ludas signifan rolon en plibonigado de modelefikeco. En ĉi tiu kunteksto, normaligo rilatas al la procezo de skalado de la enirtrajtoj al konsekvenca intervalo. Farante tion, ni certigas, ke ĉiuj trajtoj havas similajn skalojn, kio malhelpas certajn trajtojn regi la
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow en Google-Laboratorio, Uzi TensorFlow por solvi regresajn problemojn, Ekzamena revizio
Kiel subfiksado diferencas de trofitting laŭ modelefikeco?
Subfitting kaj trofitting estas du oftaj problemoj en maŝinlernado modeloj kiuj povas signife influi ilian efikecon. Laŭ modelefikeco, malsufiĉado okazas kiam modelo estas tro simpla por kapti la subestajn padronojn en la datenoj, rezultigante malbonan prognozan precizecon. Aliflanke, troagordado okazas kiam modelo fariĝas tro kompleksa
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Problemoj de tro-ekipado kaj sub-ekipado, Solvante la problemojn de trotaŭgaj kaj malsufiĉaj modeloj - parto 2, Ekzamena revizio
- 1
- 2