Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
Sobota, 13 2024 dubna
by ankarb
API sousedící s balíkem v Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow skutečně hraje klíčovou roli při generování rozšířené trénovací datové sady založené na přirozených grafech. NSL je rámec strojového učení, který integruje grafově strukturovaná data do tréninkového procesu a zvyšuje výkon modelu využitím jak dat funkcí, tak dat grafů. Využitím
Proč je důležité vyvážit tréninkovou datovou sadu v hlubokém učení?
Neděle, 13 srpen, 2023
by Akademie EITCA
Vyvážení trénovací datové sady je v hlubokém učení nanejvýš důležité z několika důvodů. Zajišťuje, že model je trénován na reprezentativní a různorodé sadě příkladů, což vede k lepšímu zobecnění a lepšímu výkonu na neviditelných datech. V této oblasti hraje klíčovou roli kvalita a množství tréninkových dat
- Vyšlo v Umělá inteligence, Hluboké učení EITC/AI/DLPTFK s Pythonem, TensorFlow a Keras, Data, Načítání vašich vlastních dat, Přehled vyšetření
V rubrice:
Umělá inteligence, Předsudek, Vyrovnávání dat, Hluboké učení, Zobecnění, Školicí datová sada