Miten TensorFlow optimoi mallin parametrit minimoimaan ennusteiden ja todellisten tietojen välisen eron?
Lauantai, 05 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
TensorFlow on tehokas avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys, joka tarjoaa erilaisia optimointialgoritmeja ennusteiden ja todellisten tietojen välisen eron minimoimiseksi. Mallin parametrien optimointiprosessi TensorFlowissa sisältää useita avainvaiheita, kuten häviöfunktion määrittelyn, optimoijan valinnan, muuttujien alustamisen ja iteratiivisten päivitysten suorittamisen. Ensinnäkin
Mitä hyperparametrejä voimme kokeilla saavuttaaksemme mallissamme suuremman tarkkuuden?
Keskiviikkona 02 elokuu 2023
by EITCA-akatemia
Saavuttaaksemme koneoppimismallimme tarkkuuden, voimme kokeilla useita hyperparametreja. Hyperparametrit ovat säädettäviä parametreja, jotka asetetaan ennen oppimisprosessin alkamista. Ne ohjaavat oppimisalgoritmin käyttäytymistä ja vaikuttavat merkittävästi mallin suorituskykyyn. Yksi tärkeä huomioitava hyperparametri on