Kiel ni povas fari antaŭdirojn uzante taksilojn en Google Cloud Machine Learning, kaj kiaj estas la defioj klasi vestajn bildojn?
En Google Cloud Machine Learning, antaŭdiroj povas esti faritaj per taksiloj, kiuj estas altnivelaj API-oj, kiuj simpligas la procezon de konstruado kaj trejnado de maŝinlernado-modeloj. Taksistoj disponigas interfacon por trejnado, taksado kaj antaŭdiro, faciligante evoluigi fortigajn kaj skaleblajn maŝinlernajn solvojn. Fari prognozojn uzante taksilojn en Google Cloud Machine
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Pliaj paŝoj en Maŝinlernado, Maŝinlernado uzas kazon laŭ modo, Ekzamena revizio
Kiuj estas iuj hiperparametroj, per kiuj ni povas eksperimenti por atingi pli altan precizecon en nia modelo?
Por atingi pli altan precizecon en nia maŝinlernada modelo, ekzistas pluraj hiperparametroj, kiujn ni povas eksperimenti. Hiperparametroj estas alĝustigeblaj parametroj kiuj estas fiksitaj antaŭ ol la lernado komenciĝas. Ili kontrolas la konduton de la lernado-algoritmo kaj havas signifan efikon al la agado de la modelo. Unu grava hiperparametro por konsideri estas
Kiel ni povas plibonigi la agadon de nia modelo ŝanĝante al profunda neŭrala reto (DNN) klasigilo?
Por plibonigi la agadon de modelo ŝanĝante al profunda neŭrala reto (DNN) klasigilo en la kampo de maŝinlernada uzokazo en modo, pluraj ŝlosilaj paŝoj povas esti prenitaj. Profundaj neŭralaj retoj montris grandan sukceson en diversaj domajnoj, inkluzive de komputilvidaj taskoj kiel ekzemple bildklasifiko, objektodetekto kaj segmentado. De
Kiel ni konstruas linearan klasigilon uzante la Taksan Kadron de TensorFlow en Google Cloud Machine Learning?
Por konstrui linearan klasigilon uzante la Estimator Framework de TensorFlow en Google Cloud Machine Learning, vi povas sekvi paŝon post paŝo, kiu implikas datumpreparon, modeldifinon, trejnadon, taksadon kaj prognozon. Ĉi tiu ampleksa klarigo gvidos vin tra ĉiu el ĉi tiuj paŝoj, provizante didaktikan valoron bazitan sur fakta scio. 1. Preparado de datumoj: Antaŭ konstrui a
Kio estas la diferenco inter la datumaro Fashion-MNIST kaj la klasika datumaro MNIST?
La Fashion-MNIST-datumserio kaj la klasika MNIST-datumserio estas du popularaj datumaroj uzataj en la kampo de maŝinlernado por bildaj klasifiktaskoj. Dum ambaŭ datumaroj konsistas el grizskalaj bildoj kaj estas ofte uzataj por benchmarking kaj taksado de maŝinlernado-algoritmoj, ekzistas pluraj ŝlosilaj diferencoj inter ili. Unue, la klasika MNIST-datumaro enhavas bildojn