Datele recomandate de obicei sunt împărțite între formare și evaluare aproape de 80% până la 20% în mod corespunzător?
Diviziunea obișnuită între instruire și evaluare în modelele de învățare automată nu este fixă și poate varia în funcție de diferiți factori. Cu toate acestea, în general, se recomandă alocarea unei părți semnificative a datelor pentru instruire, de obicei în jur de 70-80%, și rezervarea părții rămase pentru evaluare, care ar fi în jur de 20-30%. Această divizare asigură că
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pași suplimentari în învățarea automată, Big data pentru modelele de instruire în cloud
Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
TensorFlow este un cadru open-source utilizat pe scară largă pentru învățarea automată, dezvoltat de Google. Oferă un ecosistem cuprinzător de instrumente, biblioteci și resurse care le permit dezvoltatorilor și cercetătorilor să construiască și să implementeze modele de învățare automată în mod eficient. În contextul rețelelor neuronale profunde (DNN), TensorFlow este capabil nu numai să antreneze aceste modele, ci și să faciliteze
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progresarea în învățarea automată, Hub TensorFlow pentru o învățare automată mai productivă
Care este scopul iterării setului de date de mai multe ori în timpul antrenamentului?
Când antrenați un model de rețea neuronală în domeniul învățării profunde, este o practică obișnuită să repetați setul de date de mai multe ori. Acest proces, cunoscut sub numele de antrenament bazat pe epocă, servește un scop crucial în optimizarea performanței modelului și obținerea unei mai bune generalizări. Motivul principal pentru iterarea setului de date de mai multe ori în timpul antrenamentului este
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch, Retea neurala, Model de instruire, Revizuirea examenului
Care este structura modelului de traducere automată neuronală?
Modelul de traducere automată neuronală (NMT) este o abordare bazată pe învățarea profundă care a revoluționat domeniul traducerii automate. A câștigat o popularitate semnificativă datorită capacității sale de a genera traduceri de înaltă calitate prin modelarea directă a maparii dintre limbile sursă și țintă. În acest răspuns, vom explora structura modelului NMT, evidențiind
Cum este reprezentată rezultatul modelului rețelei neuronale în jocul AI Pong?
În jocul AI Pong implementat folosind TensorFlow.js, rezultatul modelului rețelei neuronale este reprezentat într-un mod care permite jocului să ia decizii și să răspundă la acțiunile jucătorului. Pentru a înțelege cum se realizează acest lucru, să ne aprofundăm în detaliile mecanicii jocului și rolul rețelei neuronale.
Cum ne antrenăm rețeaua folosind funcția `fit`? Ce parametri pot fi ajustați în timpul antrenamentului?
Funcția `fit` din TensorFlow este utilizată pentru a antrena un model de rețea neuronală. Antrenarea unei rețele implică ajustarea ponderilor și a prejudecăților parametrilor modelului pe baza datelor de intrare și a rezultatului dorit. Acest proces este cunoscut sub numele de optimizare și este crucial pentru ca rețeaua să învețe și să facă predicții precise. A antrena
Care este scopul verificării dacă un model salvat există deja înainte de antrenament?
Când antrenați un model de deep learning, este important să verificați dacă există deja un model salvat înainte de a începe procesul de formare. Acest pas servește mai multor scopuri și poate beneficia foarte mult fluxul de lucru de formare. În contextul utilizării unei rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru a identifica câinii vs pisici, scopul de a verifica dacă un
Cum este aleasă acțiunea în timpul fiecărei iterații de joc atunci când utilizați rețeaua neuronală pentru a prezice acțiunea?
În timpul fiecărei iterații de joc când se folosește o rețea neuronală pentru a prezice acțiunea, acțiunea este aleasă în funcție de rezultatul rețelei neuronale. Rețeaua neuronală preia starea curentă a jocului ca intrare și produce o distribuție a probabilității asupra acțiunilor posibile. Acțiunea aleasă este apoi selectată pe baza
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Antrenarea unei rețele neuronale pentru a juca un joc cu TensorFlow și Open AI, Testarea rețelei, Revizuirea examenului
Cum creăm stratul de intrare în funcția de definire a modelului rețelei neuronale?
Pentru a crea stratul de intrare în funcția de definire a modelului rețelei neuronale, trebuie să înțelegem conceptele fundamentale ale rețelelor neuronale și rolul stratului de intrare în arhitectura generală. În contextul antrenării unei rețele neuronale pentru a juca un joc folosind TensorFlow și OpenAI, stratul de intrare servește ca
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Antrenarea unei rețele neuronale pentru a juca un joc cu TensorFlow și Open AI, Model de instruire, Revizuirea examenului
Care este scopul învățării automate și prin ce diferă de programarea tradițională?
Scopul învățării automate este de a dezvolta algoritmi și modele care să permită computerelor să învețe și să se îmbunătățească automat din experiență, fără a fi programate în mod explicit. Aceasta diferă de programarea tradițională, în care sunt furnizate instrucțiuni explicite pentru a efectua sarcini specifice. Învățarea automată implică crearea și formarea de modele care pot învăța modele și pot face predicții
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Antrenarea unei rețele neuronale pentru a juca un joc cu TensorFlow și Open AI, Introducere, Revizuirea examenului