TensorFlow'n Neural Structured Learning (NSL) -paketin naapureiden API on todellakin ratkaisevassa roolissa luotaessa laajennettua harjoitustietoaineistoa, joka perustuu luonnolliseen kuvaajatietoon. NSL on koneoppimiskehys, joka integroi graafisen rakenteen datan koulutusprosessiin, mikä parantaa mallin suorituskykyä hyödyntämällä sekä ominaisuusdataa että graafidataa. Hyödyntämällä paketin naapurisovellusliittymää NSL voi tehokkaasti sisällyttää graafin tiedot koulutusprosessiin, mikä johtaa vankempaan ja tarkempaan malliin.
Harjoitettaessa mallia luonnollisilla graafitiedoilla, paketin naapurisovellusliittymää käytetään luomaan opetustietojoukko, joka sisältää sekä alkuperäiset ominaisuustiedot että kaaviopohjaiset tiedot. Tämä prosessi sisältää kohdesolmun valitsemisen kaaviosta ja tietojen yhdistämisen sen viereisistä solmuista ominaisuustietojen lisäämiseksi. Näin tekemällä malli voi oppia syöteominaisuuksien lisäksi myös kaavion suhteista ja yhteyksistä, mikä parantaa yleistystä ja ennustavaa suorituskykyä.
Havainnollistaaksesi tätä käsitettä tarkemmin, harkitse skenaariota, jossa tehtävänä on ennustaa käyttäjien mieltymykset sosiaalisessa verkostossa perustuen heidän vuorovaikutukseensa muiden käyttäjien kanssa. Tässä tapauksessa paketin naapurisovellusliittymää voidaan käyttää keräämään tietoja käyttäjän yhteyksistä (naapureista) sosiaalisessa kaaviossa, kuten heidän tykkäyksensä, kommentit ja jaettu sisältö. Sisällyttämällä nämä kaaviopohjaiset tiedot harjoitustietojoukkoon malli voi paremmin kaapata taustalla olevat mallit ja datan riippuvuudet, mikä johtaa tarkempiin ennusteisiin.
TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapureiden API mahdollistaa lisätyn harjoitustietojoukon luomisen, joka yhdistää ominaisuustiedot graafipohjaisiin tietoihin, mikä parantaa mallin kykyä oppia monimutkaisista relaatiotietorakenteista. Hyödyntämällä luonnollista graafidataa koulutusprosessissa NSL antaa koneoppimismalleille mahdollisuuden saavuttaa ylivoimainen suorituskyky tehtävissä, joihin liittyy toisiinsa yhdistettyjä tietoelementtejä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
- Voidaanko hermorakenteista oppimista käyttää tietojen kanssa, joille ei ole luonnollista kuvaajaa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa