Blíží se obvykle doporučované rozdělení dat mezi školením a hodnocením odpovídajícím způsobem 80 % až 20 %?
Obvyklé rozdělení mezi školením a hodnocením v modelech strojového učení není pevně dané a může se lišit v závislosti na různých faktorech. Obecně se však doporučuje alokovat značnou část dat pro trénink, typicky kolem 70-80 %, a zbývající část vyhradit pro vyhodnocení, což by bylo kolem 20-30 %. Toto rozdělení to zajišťuje
Lze Tensorflow použít pro trénink a odvození hlubokých neuronových sítí (DNN)?
TensorFlow je široce používaný open source framework pro strojové učení vyvinutý společností Google. Poskytuje komplexní ekosystém nástrojů, knihoven a zdrojů, které umožňují vývojářům a výzkumníkům efektivně vytvářet a nasazovat modely strojového učení. V kontextu hlubokých neuronových sítí (DNN) je TensorFlow nejen schopen tyto modely trénovat, ale také usnadňovat
Jaký je účel opakovaného opakování datové sady během školení?
Při trénování modelu neuronové sítě v oblasti hlubokého učení je běžnou praxí opakovat datovou sadu několikrát. Tento proces, známý jako epoch-based training, slouží zásadnímu účelu při optimalizaci výkonu modelu a dosažení lepšího zobecnění. Hlavním důvodem pro opakované opakování datové sady během školení je
Jaká je struktura modelu neuronového strojového překladu?
Model neurálního strojového překladu (NMT) je přístup založený na hlubokém učení, který způsobil revoluci v oblasti strojového překladu. Značnou oblibu si získal díky své schopnosti generovat vysoce kvalitní překlady přímým modelováním mapování mezi zdrojovými a cílovými jazyky. V této odpovědi prozkoumáme strukturu modelu NMT se zvýrazněním
Jak je výstup modelu neuronové sítě reprezentován ve hře AI Pong?
Ve hře AI Pong implementované pomocí TensorFlow.js je výstup modelu neuronové sítě reprezentován způsobem, který hře umožňuje činit rozhodnutí a reagovat na hráčovy akce. Abychom pochopili, jak je toho dosaženo, pojďme se ponořit do detailů herních mechanismů a role neuronové sítě
Jak trénujeme naši síť pomocí funkce `fit`? Jaké parametry lze během tréninku upravit?
Funkce `fit` v TensorFlow se používá k trénování modelu neuronové sítě. Trénink sítě zahrnuje úpravu vah a vychýlení parametrů modelu na základě vstupních dat a požadovaného výstupu. Tento proces je známý jako optimalizace a je zásadní pro to, aby se síť učila a dělala přesné předpovědi. Trénovat
- Vyšlo v Umělá inteligence, Hluboké učení EITC/AI/DLTF s TensorFlow, Použití konvoluční neurální sítě k identifikaci psů vs koček, Školení sítě, Přehled vyšetření
Jaký je účel kontroly, zda uložený model již existuje před tréninkem?
Při trénování modelu hlubokého učení je důležité před zahájením tréninkového procesu zkontrolovat, zda uložený model již existuje. Tento krok slouží několika účelům a může značně prospět pracovnímu postupu školení. V souvislosti s používáním konvoluční neuronové sítě (CNN) k identifikaci psů a koček je účelem kontroly, zda
Jak se vybírá akce během každé iterace hry při použití neuronové sítě k předpovědi akce?
Během každé iterace hry při použití neuronové sítě k predikci akce je akce vybrána na základě výstupu neuronové sítě. Neuronová síť bere jako vstup aktuální stav hry a vytváří rozdělení pravděpodobnosti přes možné akce. Vybraná akce je pak vybrána na základě
Jak vytvoříme vstupní vrstvu ve funkci definice modelu neuronové sítě?
Abychom vytvořili vstupní vrstvu v definiční funkci modelu neuronové sítě, musíme pochopit základní koncepty neuronových sítí a roli vstupní vrstvy v celkové architektuře. V kontextu trénování neuronové sítě pro hraní her pomocí TensorFlow a OpenAI slouží vstupní vrstva jako
Co je cílem strojového učení a jak se liší od tradičního programování?
Cílem strojového učení je vyvinout algoritmy a modely, které počítačům umožní automaticky se učit a zlepšovat ze zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány. To se liší od tradičního programování, kde jsou poskytovány explicitní instrukce pro provádění konkrétních úkolů. Strojové učení zahrnuje vytváření a trénování modelů, které se mohou učit vzorce a vytvářet předpovědi