Este corect că, dacă setul de date este mare, este nevoie de mai puțină evaluare, ceea ce înseamnă că fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi redusă odată cu creșterea dimensiunii setului de date?
În domeniul învățării automate, dimensiunea setului de date joacă un rol crucial în procesul de evaluare. Relația dintre dimensiunea setului de date și cerințele de evaluare este complexă și depinde de diverși factori. Cu toate acestea, este în general adevărat că, pe măsură ce dimensiunea setului de date crește, fracțiunea din setul de date utilizată pentru evaluare poate fi
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Rețele neuronale profunde și estimatori
Se poate controla cu ușurință (prin adăugarea și eliminarea) numărul de straturi și numărul de noduri din straturi individuale prin schimbarea matricei furnizate ca argument ascuns al rețelei neuronale profunde (DNN)?
În domeniul învățării automate, în special al rețelelor neuronale profunde (DNN), capacitatea de a controla numărul de straturi și noduri din fiecare strat este un aspect fundamental al personalizării arhitecturii modelului. Când lucrați cu DNN-uri în contextul Google Cloud Machine Learning, matricea furnizată ca argument ascuns joacă un rol crucial
Ce algoritm ML este potrivit pentru a antrena modelul pentru compararea documentelor de date?
Un algoritm care este bine potrivit pentru a antrena un model pentru compararea documentelor de date este algoritmul de similaritate cosinus. Asemănarea cosinusului este o măsură a asemănării dintre doi vectori nenuli ai unui spațiu produs interior care măsoară cosinusul unghiului dintre ei. În contextul comparării documentelor, este folosit pentru a determina
Care sunt principalele diferențe în încărcarea și antrenamentul setului de date Iris între versiunile Tensorflow 1 și Tensorflow 2?
Codul original furnizat pentru a încărca și antrena setul de date iris a fost proiectat pentru TensorFlow 1 și este posibil să nu funcționeze cu TensorFlow 2. Această discrepanță apare din cauza anumitor modificări și actualizări introduse în această versiune mai nouă a TensorFlow, care vor fi totuși tratate în detaliu în cele ce urmează. subiecte care vor avea legătură directă cu TensorFlow
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Estimatori simpli și simpli
Cum să încărcați seturile de date TensorFlow în Jupyter în Python și să le folosiți pentru a demonstra estimatorii?
TensorFlow Datasets (TFDS) este o colecție de seturi de date gata de utilizare cu TensorFlow, oferind o modalitate convenabilă de a accesa și de a manipula diferite seturi de date pentru sarcini de învățare automată. Estimatorii, pe de altă parte, sunt API-uri TensorFlow de nivel înalt care simplifică procesul de creare a modelelor de învățare automată. Pentru a încărca seturile de date TensorFlow în Jupyter folosind Python și a demonstra
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Estimatori simpli și simpli
Care sunt diferențele dintre TensorFlow și TensorBoard?
TensorFlow și TensorBoard sunt ambele instrumente care sunt utilizate pe scară largă în domeniul învățării automate, în special pentru dezvoltarea și vizualizarea modelelor. Deși sunt înrudite și adesea folosite împreună, există diferențe distincte între cele două. TensorFlow este un cadru de învățare automată open-source dezvoltat de Google. Oferă un set cuprinzător de instrumente și
Cum să recunoști că modelul este supraadaptat?
Pentru a recunoaște dacă un model este supraadaptat, trebuie să înțelegem conceptul de supraadaptare și implicațiile sale în învățarea automată. Supraadaptarea are loc atunci când un model are rezultate excepționale la datele de antrenament, dar nu reușește să se generalizeze la date noi, nevăzute. Acest fenomen este dăunător capacității de predicție a modelului și poate duce la performanțe slabe
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Rețele neuronale profunde și estimatori
Care este scalabilitatea algoritmilor de instruire?
Scalabilitatea algoritmilor de învățare de formare este un aspect crucial în domeniul inteligenței artificiale. Se referă la capacitatea unui sistem de învățare automată de a gestiona eficient cantități mari de date și de a-și crește performanța pe măsură ce dimensiunea setului de date crește. Acest lucru este deosebit de important atunci când aveți de-a face cu modele complexe și seturi de date masive, cum ar fi
Cum se creează algoritmi de învățare bazați pe date invizibile?
Procesul de creare a algoritmilor de învățare bazați pe date invizibile implică mai mulți pași și considerații. Pentru a dezvolta un algoritm în acest scop, este necesar să înțelegem natura datelor invizibile și modul în care acestea pot fi utilizate în sarcinile de învățare automată. Să explicăm abordarea algoritmică a creării de algoritmi de învățare pe baza
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Predicții fără server la scară
Ce înseamnă să creezi algoritmi care învață pe baza datelor, prezic și iau decizii?
Crearea de algoritmi care învață pe baza datelor, prezic rezultate și iau decizii se află în centrul învățării automate în domeniul inteligenței artificiale. Acest proces implică antrenarea modelelor folosind date și permițându-le să generalizeze tipare și să facă predicții sau decizii precise cu privire la date noi, nevăzute. În contextul Google Cloud Machine
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Predicții fără server la scară