რა შეხედულებების მიღება შეიძლება ქსელის მიერ პროგნოზირებული ქმედებების განაწილების ანალიზით?
სამშაბათი, 08 აგვისტოს 2023
by EITCA აკადემია
თამაშის სათამაშოდ გაწვრთნილი ნერვული ქსელის მიერ პროგნოზირებული მოქმედებების განაწილების ანალიზს შეუძლია უზრუნველყოს ღირებული ინფორმაცია ქსელის ქცევისა და მუშაობის შესახებ. პროგნოზირებული ქმედებების სიხშირისა და შაბლონების შესწავლით, ჩვენ შეგვიძლია უფრო ღრმად გავიგოთ, თუ როგორ იღებს ქსელი გადაწყვეტილებებს და გამოვავლინოთ გაუმჯობესების ან ოპტიმიზაციის სფეროები. ეს ანალიზი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, ტრენინგი ნერვულ ქსელში, რომ ითამაშოს თამაში TensorFlow და Open AI, საცდელი ქსელი, გამოცდის მიმოხილვა
Tagged ქვეშ:
ხელოვნური ინტელექტი, გადაწყვეტილების მიღება, ღრმა სწავლება, თამაშის AI, Ნეირონული ქსელები, TensorFlow
რა არის სასწავლო ნიმუშების გენერირების მიზანი თამაშის სათამაშოდ ნერვული ქსელის მომზადების კონტექსტში?
სამშაბათი, 08 აგვისტოს 2023
by EITCA აკადემია
თამაშის სათამაშოდ ნერვული ქსელის ტრენინგის კონტექსტში სასწავლო ნიმუშების გენერირების მიზანია მიაწოდოს ქსელს მაგალითების მრავალფეროვანი და წარმომადგენლობითი ნაკრები, საიდანაც მას შეუძლია ისწავლოს. ტრენინგის ნიმუშები, რომლებიც ასევე ცნობილია როგორც ტრენინგის მონაცემები ან ტრენინგის მაგალითები, აუცილებელია ნერვული ქსელის სწავლებისთვის