სწორია თუ არა, რომ თუ მონაცემთა ნაკრები დიდია, საჭიროა ნაკლები შეფასება, რაც ნიშნავს, რომ შეფასებისთვის გამოყენებული ნაკრების ფრაქცია შეიძლება შემცირდეს მონაცემთა ნაკრების გაზრდით?
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
შესაძლებელია თუ არა ადვილად გააკონტროლოთ (დამატებით და წაშლით) ფენების რაოდენობა და კვანძების რაოდენობა ცალკეულ შრეებში ღრმა ნერვული ქსელის (DNN) ფარული არგუმენტის სახით მოწოდებული მასივის შეცვლით?
მანქანათმცოდნეობის, კონკრეტულად ღრმა ნერვული ქსელების (DNNs) სფეროში, თითოეულ ფენაში ფენების და კვანძების რაოდენობის კონტროლი არის მოდელის არქიტექტურის პერსონალიზაციის ფუნდამენტური ასპექტი. Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში DNN-ებთან მუშაობისას, ფარული არგუმენტის სახით მოწოდებული მასივი გადამწყვეტ როლს თამაშობს
რომელი ML ალგორითმია შესაფერისი მონაცემთა დოკუმენტის შედარებისთვის მოდელის მოსამზადებლად?
ერთი ალგორითმი, რომელიც კარგად შეეფერება მონაცემთა დოკუმენტის შედარების მოდელს, არის კოსინუსების მსგავსების ალგორითმი. კოსინუსების მსგავსება არის მსგავსების საზომი შიდა პროდუქტის სივრცის ორ არანულოვან ვექტორს შორის, რომელიც ზომავს მათ შორის კუთხის კოსინუსს. დოკუმენტის შედარების კონტექსტში იგი გამოიყენება დასადგენად
რა არის ძირითადი განსხვავებები Iris მონაცემთა ბაზის ჩატვირთვასა და მომზადებაში Tensorflow 1 და Tensorflow 2 ვერსიებს შორის?
ირისის მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვისა და ტრენინგისთვის მოწოდებული ორიგინალური კოდი შექმნილია TensorFlow 1-ისთვის და შეიძლება არ იმუშაოს TensorFlow 2-თან. ეს შეუსაბამობა წარმოიქმნება TensorFlow-ის ამ უახლეს ვერსიაში შემოტანილი გარკვეული ცვლილებებისა და განახლებების გამო, რაც დეტალურად იქნება განხილული შემდგომში. თემები, რომლებიც უშუალოდ ეხება TensorFlow-ს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
როგორ ჩატვირთოთ TensorFlow Datasets Jupyter-ში Python-ში და გამოვიყენოთ ისინი შემფასებლების დემონსტრირებისთვის?
TensorFlow Datasets (TFDS) არის მონაცემთა ნაკრების კოლექცია, რომელიც მზად არის გამოსაყენებლად TensorFlow-თან, რაც უზრუნველყოფს მოსახერხებელ გზას მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების წვდომისა და მანიპულაციისთვის. მეორეს მხრივ, ესტიმატორები არის მაღალი დონის TensorFlow API, რომლებიც ამარტივებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნის პროცესს. TensorFlow მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვა იუპიტერში პითონის გამოყენებით და დემონსტრირება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სადა და მარტივი შემფასებლები
რა განსხვავებაა TensorFlow-სა და TensorBoard-ს შორის?
TensorFlow და TensorBoard არის ორივე ინსტრუმენტი, რომელიც ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად მოდელის შემუშავებისა და ვიზუალიზაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი დაკავშირებულია და ხშირად გამოიყენება ერთად, მათ შორის მკაფიო განსხვავებებია. TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტების ყოვლისმომცველ კომპლექტს და
როგორ ამოვიცნოთ, რომ მოდელი გადაჭარბებულია?
იმის გასაგებად, არის თუ არა მოდელი ზედმეტად მორგებული, უნდა გვესმოდეს ზედმეტი მორგების კონცეფცია და მისი გავლენა მანქანათმცოდნეობაში. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი განსაკუთრებულად კარგად მუშაობს სავარჯიშო მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადება ახალ, უხილავ მონაცემებზე. ეს ფენომენი საზიანოა მოდელის პროგნოზირების უნარისთვის და შეიძლება გამოიწვიოს ცუდი შესრულება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
როგორია ტრენინგის სწავლის ალგორითმების მასშტაბურობა?
სასწავლო სწავლის ალგორითმების მასშტაბურობა გადამწყვეტი ასპექტია ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ეს ეხება მანქანათმცოდნეობის სისტემის უნარს, ეფექტურად ატაროს დიდი რაოდენობით მონაცემები და გაზარდოს მისი შესრულება მონაცემთა ბაზის ზომის გაზრდით. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, როდესაც საქმე გვაქვს რთულ მოდელებთან და მონაცემთა მასიურ კომპლექტებთან, როგორც
როგორ შევქმნათ სასწავლო ალგორითმები უხილავ მონაცემებზე დაყრდნობით?
უხილავ მონაცემებზე დაფუძნებული სასწავლო ალგორითმების შექმნის პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს და განხილვას. ამ მიზნით ალგორითმის შემუშავების მიზნით, აუცილებელია გავიგოთ უხილავი მონაცემების ბუნება და როგორ შეიძლება მათი გამოყენება მანქანათმცოდნეობის ამოცანებში. ავხსნათ ალგორითმული მიდგომა სასწავლო ალგორითმების საფუძველზე
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, სერვერული პროგნოზები მასშტაბით
რას ნიშნავს ალგორითმების შექმნა, რომლებიც სწავლობენ მონაცემებზე დაყრდნობით, წინასწარმეტყველებენ და იღებენ გადაწყვეტილებებს?
ალგორითმების შექმნა, რომლებიც სწავლობენ მონაცემებზე დაყრდნობით, წინასწარმეტყველებენ შედეგებს და იღებენ გადაწყვეტილებებს, არის ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მანქანური სწავლების საფუძველი. ეს პროცესი მოიცავს ტრენინგის მოდელებს მონაცემების გამოყენებით და საშუალებას აძლევს მათ განაზოგადონ შაბლონები და მიიღონ ზუსტი პროგნოზები ან გადაწყვეტილებები ახალ, უხილავ მონაცემებზე. Google Cloud Machine-ის კონტექსტში