არის თუ არა ჩვეულებრივ რეკომენდებული მონაცემების გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის, შესაბამისად, 80%-დან 20%-მდე?
ჩვეულებრივი გაყოფა ტრენინგსა და შეფასებას შორის მანქანათმცოდნეობის მოდელებში არ არის დაფიქსირებული და შეიძლება განსხვავდებოდეს სხვადასხვა ფაქტორების მიხედვით. თუმცა, ზოგადად რეკომენდირებულია მონაცემთა მნიშვნელოვანი ნაწილის გამოყოფა ტრენინგზე, როგორც წესი, დაახლოებით 70-80%, და დარჩენილი ნაწილის დაჯავშნა შეფასებისთვის, რომელიც იქნება დაახლოებით 20-30%. ეს გაყოფა უზრუნველყოფს ამას
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, ღრმა მონაცემების სასწავლო მოდელების დიდი მონაცემები
შეიძლება თუ არა Tensorflow-ის გამოყენება ღრმა ნერვული ქსელების (DNN) ტრენინგისა და დასკვნებისთვის?
TensorFlow არის ფართოდ გამოყენებული ღია კოდის ჩარჩო მანქანური სწავლისთვის, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტების, ბიბლიოთეკებისა და რესურსების ყოვლისმომცველ ეკოსისტემას, რომელიც დეველოპერებსა და მკვლევარებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ეფექტურად. ღრმა ნერვული ქსელების (DNNs) კონტექსტში, TensorFlow-ს არა მხოლოდ შეუძლია ამ მოდელების მომზადება, არამედ ხელი შეუწყოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ავტომატური სწავლის განვითარება, TensorFlow Hub უფრო პროდუქტიული მანქანური სწავლისთვის
რა არის ტრენინგის დროს მონაცემთა ნაკრების მრავალჯერ გამეორების მიზანი?
ღრმა სწავლის სფეროში ნერვული ქსელის მოდელის მომზადებისას, ჩვეულებრივი პრაქტიკაა მონაცემთა მრავალჯერადი გამეორება. ეს პროცესი, რომელიც ცნობილია როგორც ეპოქაზე დაფუძნებული ტრენინგი, ემსახურება გადამწყვეტ მიზანს მოდელის მუშაობის ოპტიმიზაციისა და უკეთესი განზოგადების მისაღწევად. ტრენინგის დროს მონაცემთა ნაკრების მრავალჯერ გამეორების მთავარი მიზეზი არის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, ნერვული ქსელი, ტრენინგის მოდელი, გამოცდის მიმოხილვა
როგორია ნერვული მანქანის თარგმნის მოდელის სტრუქტურა?
ნერვული მანქანური თარგმანის მოდელი (NMT) არის ღრმა სწავლაზე დაფუძნებული მიდგომა, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა მანქანური თარგმანის სფეროში. მან მნიშვნელოვანი პოპულარობა მოიპოვა მაღალი ხარისხის თარგმანების გენერირების შესაძლებლობის გამო, წყაროსა და სამიზნე ენებს შორის რუკის პირდაპირ მოდელირებით. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით NMT მოდელის სტრუქტურას, ხაზს უსვამს
როგორ არის წარმოდგენილი ნერვული ქსელის მოდელის გამომავალი AI Pong თამაშში?
AI Pong თამაშში, რომელიც განხორციელებულია TensorFlow.js-ის გამოყენებით, ნერვული ქსელის მოდელის გამოსავალი წარმოდგენილია ისე, რომ თამაშს საშუალებას აძლევს მიიღოს გადაწყვეტილებები და უპასუხოს მოთამაშის ქმედებებს. იმის გასაგებად, თუ როგორ მიიღწევა ეს, მოდით ჩავუღრმავდეთ თამაშის მექანიკის დეტალებს და ნერვული ქსელის როლს.
როგორ ვავარჯიშოთ ჩვენი ქსელი `fit` ფუნქციის გამოყენებით? რა პარამეტრების რეგულირება შეიძლება ვარჯიშის დროს?
"fit" ფუნქცია TensorFlow-ში გამოიყენება ნერვული ქსელის მოდელის მოსამზადებლად. ქსელის სწავლება გულისხმობს მოდელის პარამეტრების წონების და მიკერძოების კორექტირებას შეყვანის მონაცემებსა და სასურველ გამომავალზე დაყრდნობით. ეს პროცესი ცნობილია როგორც ოპტიმიზაცია და გადამწყვეტია ქსელისთვის, რომ ისწავლოს და გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები. Მომზადება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, კონვოლუციური ნერვული ქსელის გამოყენებით ძაღლების და კატების იდენტიფიკაციისთვის, ქსელის ტრენინგი, გამოცდის მიმოხილვა
რა მიზანს ემსახურება თუ არა შენახული მოდელის შემოწმება ვარჯიშამდე?
ღრმა სწავლის მოდელის მომზადებისას მნიშვნელოვანია შეამოწმოთ თუ არა შენახული მოდელი უკვე სასწავლო პროცესის დაწყებამდე. ეს ნაბიჯი ემსახურება რამდენიმე მიზანს და შეიძლება მნიშვნელოვნად ისარგებლოს ტრენინგის სამუშაო პროცესზე. კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) გამოყენების კონტექსტში ძაღლების წინააღმდეგ კატების იდენტიფიცირებისთვის, მიზანია შეამოწმოს თუ არა
როგორ არის არჩეული ქმედება თითოეული თამაშის გამეორების დროს, როდესაც ნერვული ქსელის გამოყენება ხდება მოქმედების პროგნოზირებისთვის?
თამაშის ყოველი გამეორების დროს, როდესაც ნერვული ქსელის გამოყენება ხდება მოქმედების პროგნოზირებისთვის, მოქმედება არჩეულია ნერვული ქსელის გამომავალი შედეგის მიხედვით. ნერვული ქსელი იღებს თამაშის ამჟამინდელ მდგომარეობას, როგორც შეყვანა და აწარმოებს ალბათობის განაწილებას შესაძლო ქმედებებზე. შემდეგ არჩეული მოქმედება შეირჩევა საფუძველზე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, ტრენინგი ნერვულ ქსელში, რომ ითამაშოს თამაში TensorFlow და Open AI, საცდელი ქსელი, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შევქმნათ შეყვანის ფენა ნერვული ქსელის მოდელის განსაზღვრის ფუნქციაში?
ნერვული ქსელის მოდელის განსაზღვრის ფუნქციაში შეყვანის ფენის შესაქმნელად, ჩვენ უნდა გავიგოთ ნერვული ქსელების ფუნდამენტური ცნებები და შეყვანის ფენის როლი მთლიან არქიტექტურაში. ნერვული ქსელის ტრენინგის კონტექსტში, რომ ითამაშოს თამაში TensorFlow და OpenAI გამოყენებით, შეყვანის ფენა ემსახურება როგორც
რა არის მანქანური სწავლის მიზანი და რით განსხვავდება იგი ტრადიციული პროგრამირებისგან?
მანქანათმცოდნეობის მიზანია განავითაროს ალგორითმები და მოდელები, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას მისცემს ავტომატურად ისწავლონ და გაუმჯობესდნენ გამოცდილებიდან, აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ეს განსხვავდება ტრადიციული პროგრამირებისგან, სადაც მოცემულია მკაფიო ინსტრუქციები კონკრეტული ამოცანების შესასრულებლად. მანქანური სწავლება გულისხმობს მოდელების შექმნას და ტრენინგს, რომლებსაც შეუძლიათ შაბლონების სწავლა და პროგნოზების გაკეთება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, ტრენინგი ნერვულ ქსელში, რომ ითამაშოს თამაში TensorFlow და Open AI, შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა