Är den vanligtvis rekommenderade datafördelningen mellan träning och utvärdering nära 80 % till 20 % motsvarande?
Den vanliga uppdelningen mellan utbildning och utvärdering i maskininlärningsmodeller är inte fast och kan variera beroende på olika faktorer. Det rekommenderas dock generellt att allokera en betydande del av datan för utbildning, vanligtvis cirka 70–80 %, och reservera den återstående delen för utvärdering, vilket skulle vara cirka 20–30 %. Denna uppdelning säkerställer det
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ytterligare steg i maskininlärning, Big data för träningsmodeller i molnet
Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
TensorFlow är ett allmänt använt ramverk med öppen källkod för maskininlärning utvecklat av Google. Det tillhandahåller ett omfattande ekosystem av verktyg, bibliotek och resurser som gör det möjligt för utvecklare och forskare att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller effektivt. I samband med djupa neurala nätverk (DNN) kan TensorFlow inte bara träna dessa modeller utan också underlätta
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Framsteg i maskininlärning, TensorFlow Hub för mer produktiv maskininlärning
Vad är syftet med att iterera över datamängden flera gånger under träningen?
När man tränar en neural nätverksmodell inom området djupinlärning är det vanligt att iterera över datasetet flera gånger. Denna process, känd som epokbaserad träning, tjänar ett avgörande syfte för att optimera modellens prestanda och uppnå bättre generalisering. Den främsta anledningen till att iterera över datasetet flera gånger under träningen är
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Neuralt nätverk, Utbildningsmodell, Examensgranskning
Vad är strukturen för den neurala maskinöversättningsmodellen?
Modellen för neural maskinöversättning (NMT) är en djupinlärningsbaserad metod som har revolutionerat området för maskinöversättning. Det har vunnit betydande popularitet på grund av dess förmåga att generera högkvalitativa översättningar genom att direkt modellera kartläggningen mellan käll- och målspråk. I det här svaret kommer vi att utforska strukturen för NMT-modellen, med framhävning
Hur representeras resultatet av den neurala nätverksmodellen i AI Pong-spelet?
I AI Pong-spelet implementerat med TensorFlow.js, representeras utdata från den neurala nätverksmodellen på ett sätt som gör det möjligt för spelet att fatta beslut och svara på spelarens handlingar. För att förstå hur detta uppnås, låt oss fördjupa oss i detaljerna i spelmekaniken och det neurala nätverkets roll
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Djupinlärning i webbläsaren med TensorFlow.js, AI Pong i TensorFlow.js, Examensgranskning
Hur tränar vi vårt nätverk med hjälp av funktionen "passa"? Vilka parametrar kan justeras under träning?
"fit"-funktionen i TensorFlow används för att träna en neural nätverksmodell. Att träna ett nätverk innebär att justera vikterna och fördomarna för modellens parametrar baserat på indata och önskad utdata. Denna process är känd som optimering och är avgörande för att nätverket ska lära sig och göra korrekta förutsägelser. Att träna
Vad är syftet med att kontrollera om en sparad modell redan finns innan träning?
När du tränar en modell för djupinlärning är det viktigt att kontrollera om en sparad modell redan finns innan du startar utbildningsprocessen. Detta steg tjänar flera syften och kan i hög grad gynna utbildningens arbetsflöde. I samband med att använda ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att identifiera hundar kontra katter, är syftet med att kontrollera om en
Hur väljs åtgärden under varje speliteration när man använder det neurala nätverket för att förutsäga åtgärden?
Under varje speliteration när man använder ett neuralt nätverk för att förutsäga åtgärden, väljs åtgärden baserat på resultatet från det neurala nätverket. Det neurala nätverket tar in spelets nuvarande tillstånd som input och producerar en sannolikhetsfördelning över de möjliga åtgärderna. Den valda åtgärden väljs sedan utifrån
Hur skapar vi ingångsskiktet i den neurala nätverksmodelldefinitionsfunktionen?
För att skapa ingångslagret i den neurala nätverksmodelldefinitionsfunktionen måste vi förstå de grundläggande begreppen för neurala nätverk och ingångslagrets roll i den övergripande arkitekturen. I samband med att träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel med TensorFlow och OpenAI, fungerar inmatningsskiktet som
Vad är målet med maskininlärning och hur skiljer det sig från traditionell programmering?
Målet med maskininlärning är att utveckla algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att automatiskt lära sig och förbättra av erfarenhet, utan att vara explicit programmerade. Detta skiljer sig från traditionell programmering, där explicita instruktioner ges för att utföra specifika uppgifter. Maskininlärning innebär att skapa och träna modeller som kan lära sig mönster och göra förutsägelser
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel med TensorFlow och Open AI, Beskrivning, Examensgranskning