რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში ჰიპერპარამეტრები გადამწყვეტ როლს თამაშობენ ალგორითმის მუშაობისა და ქცევის განსაზღვრაში. ჰიპერპარამეტრები არის პარამეტრები, რომლებიც დაყენებულია სასწავლო პროცესის დაწყებამდე. მათ არ სწავლობენ ტრენინგის დროს; სამაგიეროდ, ისინი თავად აკონტროლებენ სასწავლო პროცესს. ამის საპირისპიროდ, მოდელის პარამეტრები სწავლობენ ვარჯიშის დროს, როგორიცაა წონა
რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
კავშირი მანქანათმცოდნეობის მოდელში ეპოქების რაოდენობასა და პროგნოზის სიზუსტეს შორის არის გადამწყვეტი ასპექტი, რომელიც მნიშვნელოვნად მოქმედებს მოდელის შესრულებასა და განზოგადების უნარზე. ეპოქა გულისხმობს ერთ სრულ გავლას მთელი ტრენინგის მონაცემთა ბაზაში. აუცილებელია იმის გაგება, თუ როგორ მოქმედებს ეპოქების რაოდენობა წინასწარმეტყველების სიზუსტეზე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 1
არის თუ არა სერიის ზომა, ეპოქა და მონაცემთა ბაზის ზომა ყველა ჰიპერპარამეტრი?
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
როგორ არის დაკავშირებული ML tuning პარამეტრები და ჰიპერპარამეტრები ერთმანეთთან?
დარეგულირების პარამეტრები და ჰიპერპარამეტრები დაკავშირებული ცნებებია მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ტუნინგის პარამეტრები სპეციფიკურია მანქანათმცოდნეობის კონკრეტული ალგორითმისთვის და გამოიყენება ტრენინგის დროს ალგორითმის ქცევის გასაკონტროლებლად. მეორეს მხრივ, ჰიპერპარამეტრები არის პარამეტრები, რომლებიც არ არის მიღებული მონაცემებიდან, მაგრამ დაყენებულია მანამდე
რა არის ჰიპერპარამეტრები?
ჰიპერპარამეტრები გადამწყვეტ როლს თამაშობენ მანქანური სწავლების სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში. ჰიპერპარამეტრების გასაგებად, პირველ რიგში მნიშვნელოვანია მანქანური სწავლის კონცეფციის გაგება. მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან და
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შესავალი, რა არის მანქანა სწავლა
რა არის გრადიენტის გაძლიერების ალგორითმი?
ტრენინგის მოდელები ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, მოიცავს სხვადასხვა ალგორითმების გამოყენებას სასწავლო პროცესის ოპტიმიზაციისა და პროგნოზების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. ერთ-ერთი ასეთი ალგორითმია Gradient Boosting ალგორითმი. Gradient Boosting არის ძლიერი ანსამბლის სწავლის მეთოდი, რომელიც აერთიანებს რამდენიმე სუსტ მოსწავლეს, მაგ
რატომ არის საჭირო უფრო ღრმად ჩაღრმავება მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების შიდა სამუშაოებში, რათა მივაღწიოთ უფრო მაღალ სიზუსტეს?
მანქანური სწავლების ალგორითმებში უფრო მაღალი სიზუსტის მისაღწევად, საჭიროა უფრო ღრმად ჩავუღრმავდეთ მათ შინაგან მუშაობას. ეს განსაკუთრებით ეხება ღრმა სწავლის სფეროში, სადაც რთული ნერვული ქსელები გაწვრთნილი არიან ისეთი ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა თამაშების თამაში. ამ ალგორითმების ფუძემდებლური მექანიზმებისა და პრინციპების გაგებით, ჩვენ შეგვიძლია ინფორმირებული გავხადოთ
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLTF ღრმა სწავლა TensorFlow– ით, ტრენინგი ნერვულ ქსელში, რომ ითამაშოს თამაში TensorFlow და Open AI, შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის სამი ტერმინი, რომელიც უნდა გავიგოთ AI Platform Optimizer-ის გამოსაყენებლად?
იმისათვის, რომ ეფექტურად გამოიყენოთ AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი Google Cloud AI პლატფორმაში, აუცილებელია სამი ძირითადი ტერმინის გაგება: შესწავლა, ტესტირება და გაზომვა. ეს ტერმინები ქმნიან საფუძველს AI პლატფორმის ოპტიმიზატორის შესაძლებლობების გაგებისა და გამოყენებისთვის. პირველ რიგში, კვლევა ეხება ორკესტრირებულ ცდებს, რომლებიც მიზნად ისახავს ა
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI პლატფორმა, AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი არამანქანური სწავლების სისტემების ოპტიმიზაციისთვის?
AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი არის Google Cloud-ის მიერ შემოთავაზებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას არამანქანური სწავლების სისტემების ოპტიმიზაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ იგი ძირითადად შექმნილია მანქანათმცოდნეობის მოდელების ოპტიმიზაციისთვის, ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას არა-ML სისტემების მუშაობის გასაუმჯობესებლად ოპტიმიზაციის ტექნიკის გამოყენებით. იმის გასაგებად, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას AI პლატფორმის ოპტიმიზატორი
რა შეგიძლიათ გააკეთოთ, თუ დაადგინეთ არასწორი მარკირებული სურათები ან თქვენი მოდელის მუშაობის სხვა პრობლემები?
მანქანათმცოდნეობის მოდელებთან მუშაობისას იშვიათი არაა, რომ შეგხვდეთ არასწორი მარკირებული სურათები ან მოდელის მუშაობის სხვა პრობლემები. ეს საკითხები შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა მიზეზის გამო, როგორიცაა ადამიანური შეცდომა მონაცემების მარკირებაში, ტრენინგის მონაცემებში მიკერძოება ან თავად მოდელის შეზღუდვები. თუმცა, მნიშვნელოვანია ამ საკითხების მოგვარება
- 1
- 2