არის თუ არა სერიის ზომა, ეპოქა და მონაცემთა ბაზის ზომა ყველა ჰიპერპარამეტრი?
ხუთშაბათი, 07 მარტს 2024
by ხოსე და კრუზი
სერიის ზომა, ეპოქა და მონაცემთა ბაზის ზომა მართლაც გადამწყვეტი ასპექტებია მანქანათმცოდნეობაში და ჩვეულებრივ უწოდებენ ჰიპერპარამეტრებს. ამ კონცეფციის გასაგებად, მოდით ჩავუღრმავდეთ თითოეულ ტერმინს ინდივიდუალურად. სერიის ზომა: სერიის ზომა არის ჰიპერპარამეტრი, რომელიც განსაზღვრავს დამუშავებული ნიმუშების რაოდენობას, სანამ მოდელის წონა განახლდება ტრენინგის დროს. უკრავს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, მანქანა სწავლის 7 საფეხური
Tagged ქვეშ:
ხელოვნური ინტელექტი, სურათების ზომა, მონაცემთა ნაკრების ზომა, ეპოქა, ჰიპერპარამეტრები, მანქანა სწავლა
სწორია თუ არა, რომ თუ მონაცემთა ნაკრები დიდია, საჭიროა ნაკლები შეფასება, რაც ნიშნავს, რომ შეფასებისთვის გამოყენებული ნაკრების ფრაქცია შეიძლება შემცირდეს მონაცემთა ნაკრების გაზრდით?
შაბათი, 29 ნოემბერი
by ჰემა გუნასეკარანი
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, მონაცემთა ნაკრების ზომა გადამწყვეტ როლს ასრულებს შეფასების პროცესში. მონაცემთა ბაზის ზომასა და შეფასების მოთხოვნებს შორის კავშირი რთულია და დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე. თუმცა, ზოგადად მართალია, რომ მონაცემთა ბაზის ზომის ზრდასთან ერთად, შეფასებისთვის გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების ფრაქცია შეიძლება იყოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
Tagged ქვეშ:
ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემთა ნაკრების ზომა, შეფასება, განზოგადების, მანქანა სწავლა, გადახურვა