როგორ შეგვიძლია გავაკეთოთ პროგნოზები Google Cloud Machine Learning-ის შემფასებლების გამოყენებით და რა გამოწვევებია ტანსაცმლის სურათების კლასიფიკაცია?
Google Cloud Machine Learning-ში პროგნოზების გაკეთება შესაძლებელია შემფასებლების გამოყენებით, რომლებიც მაღალი დონის API-ებია, რომლებიც ამარტივებს მანქანური სწავლების მოდელების შექმნისა და სწავლების პროცესს. ესტიმატორები უზრუნველყოფენ ინტერფეისს ტრენინგის, შეფასებისა და პროგნოზირებისთვის, რაც აადვილებს მძლავრი და მასშტაბირებადი მანქანათმცოდნეობის გადაწყვეტილებების შემუშავებას. პროგნოზების გაკეთება Google Cloud Machine-ში შემფასებლების გამოყენებით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, შემდგომი ნაბიჯები მანქანური სწავლებისთვის, მანქანა სწავლა გამოიყენოს შემთხვევაში მოდის, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის ზოგიერთი ჰიპერპარამეტრი, რომლითაც შეგვიძლია ექსპერიმენტები მივაღწიოთ ჩვენს მოდელში უფრო მაღალი სიზუსტის მიღწევას?
ჩვენს მანქანათმცოდნეობის მოდელში უფრო მაღალი სიზუსტის მისაღწევად, არსებობს რამდენიმე ჰიპერპარამეტრი, რომლითაც შეგვიძლია ექსპერიმენტი. ჰიპერპარამეტრები არის რეგულირებადი პარამეტრები, რომლებიც დაყენებულია სასწავლო პროცესის დაწყებამდე. ისინი აკონტროლებენ სასწავლო ალგორითმის ქცევას და მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ მოდელის შესრულებაზე. გასათვალისწინებელია ერთი მნიშვნელოვანი ჰიპერპარამეტრი
როგორ გავაუმჯობესოთ ჩვენი მოდელის მუშაობა ღრმა ნერვული ქსელის (DNN) კლასიფიკატორზე გადასვლით?
მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად ღრმა ნეირონული ქსელის (DNN) კლასიფიკატორზე გადასვლის გზით მანქანათმცოდნეობის გამოყენების შემთხვევაში, შეიძლება გადაიდგას რამდენიმე ძირითადი ნაბიჯი. ღრმა ნერვულმა ქსელებმა დიდი წარმატება აჩვენეს სხვადასხვა დომენებში, მათ შორის კომპიუტერული ხედვის ამოცანები, როგორიცაა გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების აღმოჩენა და სეგმენტაცია. მიერ
როგორ ავაშენოთ წრფივი კლასიფიკატორი TensorFlow-ის Estimator Framework-ის გამოყენებით Google Cloud Machine Learning-ში?
Google Cloud Machine Learning-ში TensorFlow-ის Estimator Framework-ის გამოყენებით წრფივი კლასიფიკატორის შესაქმნელად, შეგიძლიათ მიჰყვეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მომზადებას, მოდელის განსაზღვრას, ტრენინგს, შეფასებას და პროგნოზს. ეს ყოვლისმომცველი ახსნა დაგეხმარებათ თითოეულ ამ საფეხურზე, ფაქტობრივ ცოდნაზე დაფუძნებული დიდაქტიკური ღირებულება. 1. მონაცემთა მომზადება: აშენებამდე ა
რა განსხვავებაა Fashion-MNIST მონაცემთა და კლასიკური MNIST მონაცემთა ნაკრების შორის?
Fashion-MNIST მონაცემთა ნაკრები და კლასიკური MNIST მონაცემთა ნაკრები არის ორი პოპულარული მონაცემთა ნაკრები, რომელიც გამოიყენება მანქანური სწავლების სფეროში სურათების კლასიფიკაციის ამოცანების შესასრულებლად. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ორივე ნაკრები შედგება ნაცრისფერი მასშტაბის სურათებისგან და ჩვეულებრივ გამოიყენება მანქანური სწავლების ალგორითმების ბენჩმარკინგისა და შეფასებისთვის, მათ შორის რამდენიმე ძირითადი განსხვავებაა. პირველ რიგში, კლასიკური MNIST მონაცემთა ნაკრები შეიცავს სურათებს