Ĉu la kutime rekomenditaj datumoj estas dividitaj inter trejnado kaj taksado proksima al 80% ĝis 20% responde?
La kutima disigo inter trejnado kaj taksado en maŝinlernado-modeloj ne estas fiksita kaj povas varii depende de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale rekomendite asigni signifan parton de la datumoj por trejnado, tipe ĉirkaŭ 70-80%, kaj rezervi la restantan parton por taksado, kiu estus ĉirkaŭ 20-30%. Ĉi tiu disigo certigas tion
Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
TensorFlow estas vaste uzata malfermfonta kadro por maŝinlernado evoluigita de Guglo. Ĝi provizas ampleksan ekosistemon de iloj, bibliotekoj kaj rimedoj, kiuj ebligas programistojn kaj esploristojn konstrui kaj disfaldi maŝinlernajn modelojn efike. En la kunteksto de profundaj neŭralaj retoj (DNNoj), TensorFlow ne nur kapablas trejni ĉi tiujn modelojn sed ankaŭ faciligi
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, TensorFlow Hub por pli produktiva maŝina lernado
Kio estas la celo ripeti la datumaron plurfoje dum trejnado?
Dum trejnado de neŭrala reto-modelo en la kampo de profunda lernado, estas ofta praktiko ripeti la datumaron plurfoje. Tiu procezo, konata kiel epok-bazita trejnado, servas decidan celon en optimumigado de la efikeco de la modelo kaj atingado de pli bona ĝeneraligo. La ĉefa kialo por ripeti la datumaron plurfoje dum trejnado estas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Neura reto, Trejnada modelo, Ekzamena revizio
Kio estas la strukturo de la neŭrala maŝintraduka modelo?
La neŭrala maŝintradukado (NMT) modelo estas profunda lernad-bazita aliro kiu revoluciis la kampon de maŝintradukado. Ĝi akiris gravan popularecon pro sia kapablo generi altkvalitajn tradukojn rekte modeligante la mapadon inter fonto kaj cellingvoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la strukturon de la NMT-modelo, reliefigante
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Krei babilejon kun profunda lernado, Python kaj TensorFlow, Trejnado de modelo, Ekzamena revizio
Kiel estas la eligo de la modelo de neŭrala reto reprezentita en la ludo AI Pong?
En la AI Pong-ludo efektivigita uzante TensorFlow.js, la produktado de la neŭrala reto-modelo estas reprezentita en maniero kiel kiu ebligas al la ludo fari decidojn kaj respondi al la agoj de la ludanto. Por kompreni kiel ĉi tio estas atingita, ni enprofundiĝu en la detalojn de la ludmekaniko kaj la rolon de la neŭrala reto.
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Profunda lernado en la retumilo per TensorFlow.js, AI Pong en TensorFlow.js, Ekzamena revizio
Kiel ni trejnas nian reton per la funkcio `fit`? Kiuj parametroj povas esti ĝustigitaj dum trejnado?
La funkcio `taŭge` en TensorFlow estas uzata por trejni neŭralan retan modelon. Trejni reton implikas alĝustigi la pezojn kaj biasojn de la parametroj de la modelo bazitaj sur la enirdatenoj kaj la dezirata produktaĵo. Ĉi tiu procezo estas konata kiel optimumigo kaj estas kerna por la reto lerni kaj fari precizajn prognozojn. Trejni
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Uzi konvolutan neŭralan reton por identigi hundojn kontraŭ katoj, Trejnado de la reto, Ekzamena revizio
Kio estas la celo kontroli ĉu konservita modelo jam ekzistas antaŭ trejnado?
Trejnante profundan lernan modelon, gravas kontroli ĉu konservita modelo jam ekzistas antaŭ ol komenci la trejnadon. Ĉi tiu paŝo servas plurajn celojn kaj povas multe profitigi la trejnan laborfluon. En la kunteksto de uzado de konvolucia neŭrala reto (CNN) por identigi hundojn kontraŭ katoj, la celo kontroli ĉu
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Uzi konvolutan neŭralan reton por identigi hundojn kontraŭ katoj, Trejnado de la reto, Ekzamena revizio
Kiel estas la ago elektita dum ĉiu ludripero kiam oni uzas la neŭralan reton por antaŭdiri la agon?
Dum ĉiu ludripeto dum uzado de neŭrala reto por antaŭdiri la agon, la ago estas elektita surbaze de la eligo de la neŭrala reto. La neŭrala reto prenas la nunan staton de la ludo kiel enigaĵon kaj produktas probablan distribuon super la eblaj agoj. La elektita ago tiam estas elektita surbaze de
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Provanta reto, Ekzamena revizio
Kiel ni kreas la enirtavolon en la neŭrala reto modeldifina funkcio?
Por krei la enigtavolon en la neŭrala reto modeldifina funkcio, ni devas kompreni la fundamentajn konceptojn de neŭralaj retoj kaj la rolon de la enirtavolo en la totala arkitekturo. En la kunteksto de trejnado de neŭrala reto por ludi ludon uzante TensorFlow kaj OpenAI, la eniga tavolo funkcias kiel la
Kio estas la celo de maŝinlernado kaj kiel ĝi diferencas de tradicia programado?
La celo de maŝinlernado estas evoluigi algoritmojn kaj modelojn kiuj ebligas komputilojn aŭtomate lerni kaj pliboniĝi de sperto, sen esti eksplicite programitaj. Tio devias de tradicia programado, kie eksplicitaj instrukcioj estas disponigitaj por plenumi specifajn taskojn. Maŝinlernado implikas la kreadon kaj trejnadon de modeloj kiuj povas lerni ŝablonojn kaj fari prognozojn
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Enkonduko, Ekzamena revizio