Hur kan vi göra förutsägelser med hjälp av estimatorer i Google Cloud Machine Learning, och vilka är utmaningarna med att klassificera klädbilder?
I Google Cloud Machine Learning kan förutsägelser göras med hjälp av estimatorer, som är API:er på hög nivå som förenklar processen att bygga och träna maskininlärningsmodeller. Estimatorer tillhandahåller ett gränssnitt för utbildning, utvärdering och förutsägelse, vilket gör det lättare att utveckla robusta och skalbara lösningar för maskininlärning. För att göra förutsägelser med hjälp av estimatorer i Google Cloud Machine
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ytterligare steg i maskininlärning, Maskininlärningsanvändningsfall på mode, Examensgranskning
Vilka hyperparametrar kan vi experimentera med för att uppnå högre noggrannhet i vår modell?
För att uppnå högre noggrannhet i vår maskininlärningsmodell finns det flera hyperparametrar som vi kan experimentera med. Hyperparametrar är justerbara parametrar som ställs in innan inlärningsprocessen börjar. De styr beteendet hos inlärningsalgoritmen och har en betydande inverkan på modellens prestanda. En viktig hyperparameter att tänka på är
Hur kan vi förbättra prestandan för vår modell genom att byta till en klassificerare för djupt neuralt nätverk (DNN)?
För att förbättra prestandan för en modell genom att byta till en klassificerare för djupt neuralt nätverk (DNN) inom området för användning av maskininlärning inom mode, kan flera viktiga steg tas. Djupa neurala nätverk har visat stor framgång inom olika domäner, inklusive datorseendeuppgifter som bildklassificering, objektdetektering och segmentering. Förbi
Hur bygger vi en linjär klassificerare med hjälp av TensorFlows Estimator Framework i Google Cloud Machine Learning?
För att bygga en linjär klassificerare med hjälp av TensorFlows Estimator Framework i Google Cloud Machine Learning kan du följa en steg-för-steg-process som involverar dataförberedelse, modelldefiniering, utbildning, utvärdering och förutsägelse. Denna omfattande förklaring guidar dig genom vart och ett av dessa steg, och ger ett didaktiskt värde baserat på faktakunskap. 1. Dataförberedelse: Innan du bygger en
Vad är skillnaden mellan Fashion-MNIST-datauppsättningen och den klassiska MNIST-datauppsättningen?
Fashion-MNIST-datauppsättningen och den klassiska MNIST-datauppsättningen är två populära datauppsättningar som används inom området maskininlärning för bildklassificeringsuppgifter. Även om båda datamängderna består av gråskalebilder och ofta används för benchmarking och utvärdering av maskininlärningsalgoritmer, finns det flera viktiga skillnader mellan dem. För det första innehåller den klassiska MNIST-datauppsättningen bilder