Jaetaanko yleensä suositeltu data koulutuksen ja arvioinnin välillä vastaavasti 80–20 %?
Tavanomainen jako koulutuksen ja arvioinnin välillä koneoppimismalleissa ei ole kiinteä ja voi vaihdella eri tekijöiden mukaan. Yleensä kuitenkin suositellaan, että merkittävä osa tiedoista kohdennetaan koulutukseen, tyypillisesti noin 70-80%, ja varataan loput osasta arviointiin, mikä olisi noin 20-30%. Tämä jako varmistaa sen
Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
TensorFlow on Googlen kehittämä laajalti käytetty avoimen lähdekoodin kehys koneoppimiseen. Se tarjoaa kattavan työkalujen, kirjastojen ja resurssien ekosysteemin, jonka avulla kehittäjät ja tutkijat voivat rakentaa ja ottaa käyttöön koneoppimismalleja tehokkaasti. Syvien hermoverkkojen (DNN) kontekstissa TensorFlow ei pysty ainoastaan kouluttamaan näitä malleja, vaan myös helpottamaan
Mitä tarkoitusta on iteroida tietojoukko useita kertoja harjoituksen aikana?
Harjoitettaessa neuroverkkomallia syväoppimisen alalla, on yleinen käytäntö iteroida tietojoukko useita kertoja. Tämä prosessi, joka tunnetaan nimellä aikakausipohjainen koulutus, palvelee ratkaisevaa tarkoitusta mallin suorituskyvyn optimoinnissa ja paremman yleistyksen saavuttamisessa. Tärkein syy tietojoukon iterointiin useita kertoja harjoituksen aikana on
Mikä on hermoston konekäännösmallin rakenne?
Neuraalikonekäännös (NMT) -malli on syvään oppimiseen perustuva lähestymistapa, joka on mullistanut konekäännösalan. Se on saavuttanut merkittävän suosion, koska se pystyy tuottamaan korkealaatuisia käännöksiä mallintamalla suoraan lähde- ja kohdekielten välistä kartoitusta. Tässä vastauksessa tutkimme NMT-mallin rakennetta korostaen
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Chatbotin luominen syvällä oppimisella, Python ja TensorFlow, Koulutuksen malli, Kokeen tarkistus
Miten hermoverkkomallin tulos esitetään AI Pong -pelissä?
TensorFlow.js:llä toteutetussa AI Pong -pelissä hermoverkkomallin tuotos esitetään tavalla, joka mahdollistaa pelin päätöksenteon ja reagoinnin pelaajan toimintaan. Ymmärtääksemme, kuinka tämä saavutetaan, syvennytään pelimekaniikan yksityiskohtiin ja hermoverkon rooliin
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Syvä oppiminen selaimessa TensorFlow.js: n avulla, AI Pong TensorFlow.js: ssä, Kokeen tarkistus
Kuinka koulutamme verkostoamme käyttämällä "fit"-toimintoa? Mitä parametreja voi säätää harjoituksen aikana?
TensorFlow'n "fit"-funktiota käytetään neuroverkkomallin opettamiseen. Verkon kouluttamiseen kuuluu mallin parametrien painojen ja biasojen säätäminen syöttötietojen ja halutun lähdön perusteella. Tämä prosessi tunnetaan optimoinnina, ja se on ratkaisevan tärkeää, jotta verkko oppii ja voi tehdä tarkkoja ennusteita. Junaan
Mitä tarkoitusta on tarkistaa ennen harjoittelua, onko tallennettu malli jo olemassa?
Syväoppimismallia opetettaessa on tärkeää tarkistaa ennen koulutusprosessin aloittamista, onko tallennettu malli jo olemassa. Tämä vaihe palvelee useita tarkoituksia ja voi hyödyttää suuresti koulutuksen työnkulkua. Käytettäessä konvoluutiohermoverkkoa (CNN) koirien ja kissojen tunnistamiseen, tarkoituksena on tarkistaa, onko
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Konvoluutioisen hermoverkon käyttö koirien ja kissojen tunnistamiseksi, Verkoston kouluttaminen, Kokeen tarkistus
Miten toiminta valitaan jokaisen peliiteroinnin aikana, kun toiminto ennakoidaan hermoverkkoa käyttäen?
Jokaisen peliiteraation aikana, kun toiminnan ennustamiseen käytetään hermoverkkoa, toiminto valitaan hermoverkon lähdön perusteella. Neuraaliverkko ottaa syötteenä pelin nykyisen tilan ja tuottaa todennäköisyysjakauman mahdollisille toimille. Valittu toiminto valitaan sitten sen perusteella
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Neuroverkon kouluttaminen pelaamaan peliä TensorFlow- ja Open AI -tekniikoilla, Testataan verkkoa, Kokeen tarkistus
Kuinka luomme syöttökerroksen hermoverkkomallin määrittelyfunktiossa?
Syöttökerroksen luomiseksi hermoverkkomallin määrittelyfunktiossa meidän on ymmärrettävä hermoverkkojen peruskäsitteet ja syöttökerroksen rooli yleisessä arkkitehtuurissa. Kun neuroverkkoa opetetaan pelaamaan peliä TensorFlow:lla ja OpenAI:lla, syöttökerros toimii
Mikä on koneoppimisen tavoite ja miten se eroaa perinteisestä ohjelmoinnista?
Koneoppimisen tavoitteena on kehittää algoritmeja ja malleja, joiden avulla tietokoneet voivat automaattisesti oppia ja kehittyä kokemuksesta ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Tämä eroaa perinteisestä ohjelmoinnista, jossa annetaan selkeät ohjeet tiettyjen tehtävien suorittamiseen. Koneoppimiseen kuuluu sellaisten mallien luominen ja koulutus, jotka voivat oppia malleja ja tehdä ennusteita