Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
În domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, algoritmii bazați pe rețele neuronale joacă un rol esențial în rezolvarea problemelor complexe și în realizarea de predicții bazate pe date. Acești algoritmi constau din straturi interconectate de noduri, inspirate de structura creierului uman. Pentru a antrena și utiliza eficient rețelele neuronale, mai mulți parametri cheie sunt esențiali în
Ce este TensorBoard?
TensorBoard este un instrument puternic de vizualizare în domeniul învățării automate, care este asociat în mod obișnuit cu TensorFlow, biblioteca open-source de învățare automată a Google. Este conceput pentru a ajuta utilizatorii să înțeleagă, să depaneze și să optimizeze performanța modelelor de învățare automată, oferind o suită de instrumente de vizualizare. TensorBoard permite utilizatorilor să vizualizeze diferite aspecte ale acestora
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Predicții fără server la scară
Ce este TensorFlow?
TensorFlow este o bibliotecă open-source de învățare automată dezvoltată de Google, care este utilizată pe scară largă în domeniul inteligenței artificiale. Este conceput pentru a permite cercetătorilor și dezvoltatorilor să construiască și să implementeze modele de învățare automată în mod eficient. TensorFlow este cunoscut în special pentru flexibilitatea, scalabilitatea și ușurința în utilizare, ceea ce îl face o alegere populară atât pentru
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primii pași în învățarea automată, Predicții fără server la scară
Ce este clasificatorul?
Un clasificator în contextul învățării automate este un model care este antrenat pentru a prezice categoria sau clasa unui anumit punct de date de intrare. Este un concept fundamental în învățarea supravegheată, în care algoritmul învață din datele de antrenament etichetate pentru a face predicții asupra datelor nevăzute. Clasificatoarele sunt utilizate pe scară largă în diverse aplicații
Modul eager împiedică funcționalitatea de calcul distribuit a TensorFlow?
Execuția dornică în TensorFlow este un mod care permite dezvoltarea mai intuitivă și interactivă a modelelor de învățare automată. Este deosebit de benefic în timpul etapelor de prototipare și depanare ale dezvoltării modelului. În TensorFlow, execuția dornică este o modalitate de a executa imediat operațiuni pentru a returna valori concrete, spre deosebire de execuția tradițională bazată pe grafice, în care
De ce au fost eliminate sesiunile din TensorFlow 2.0 în favoarea execuției dornice?
În TensorFlow 2.0, conceptul de sesiuni a fost eliminat în favoarea execuției dornice, deoarece execuția dornică permite evaluarea imediată și depanarea mai ușoară a operațiunilor, făcând procesul mai intuitiv și mai pitonic. Această schimbare reprezintă o schimbare semnificativă în modul în care funcționează și interacționează TensorFlow cu utilizatorii. În TensorFlow 1.x, sesiunile erau obișnuite
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Instrumente Google pentru învățarea automată, Tipărirea declarațiilor în TensorFlow
Cum se implementează un model AI care face învățarea automată?
Pentru a implementa un model AI care îndeplinește sarcini de învățare automată, trebuie să înțelegeți conceptele și procesele fundamentale implicate în învățarea automată. Învățarea automată (ML) este un subset de inteligență artificială (AI) care permite sistemelor să învețe și să se îmbunătățească din experiență fără a fi programate în mod explicit. Google Cloud Machine Learning oferă o platformă și instrumente
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Sunt capabilitățile de căutare avansate un caz de utilizare a învățării automate?
Capacitățile de căutare avansată sunt într-adevăr un caz de utilizare proeminent al Machine Learning (ML). Algoritmii de învățare automată sunt proiectați pentru a identifica modele și relații în cadrul datelor pentru a face predicții sau decizii fără a fi programați în mod explicit. În contextul capabilităților avansate de căutare, Machine Learning poate îmbunătăți semnificativ experiența de căutare, oferind mai relevantă și mai precisă
Ce este învățarea în ansamblu?
Învățarea prin ansamblu este o tehnică de învățare automată care își propune să îmbunătățească performanța unui model prin combinarea mai multor modele. Ea valorifică ideea că combinarea mai multor cursanți slabi poate crea un cursant puternic, care are performanțe mai bune decât orice model individual. Această abordare este utilizată pe scară largă în diverse sarcini de învățare automată pentru a îmbunătăți acuratețea predictivă,
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt toți hiperparametri?
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt într-adevăr aspecte cruciale în învățarea automată și sunt denumite în mod obișnuit hiperparametri. Pentru a înțelege acest concept, să analizăm fiecare termen individual. Dimensiunea lotului: dimensiunea lotului este un hiperparametru care definește numărul de mostre procesate înainte ca greutățile modelului să fie actualizate în timpul antrenamentului. Se joaca