Je správné, že pokud je datový soubor velký, potřebuje méně hodnocení, což znamená, že část datového souboru použitého pro vyhodnocení může být snížena se zvětšující se velikostí datového souboru?
V oblasti strojového učení hraje v procesu hodnocení zásadní roli velikost datové sady. Vztah mezi velikostí datové sady a požadavky na vyhodnocení je složitý a závisí na různých faktorech. Obecně však platí, že s rostoucí velikostí datové sady může být zlomek datové sady použitý pro vyhodnocení
Lze jednoduše ovládat (přidáním a odebráním) počet vrstev a počet uzlů v jednotlivých vrstvách změnou pole dodávaného jako skrytý argument hluboké neuronové sítě (DNN)?
V oblasti strojového učení, konkrétně hlubokých neuronových sítí (DNN), je schopnost řídit počet vrstev a uzlů v každé vrstvě základním aspektem přizpůsobení architektury modelu. Při práci s DNN v kontextu Google Cloud Machine Learning hraje klíčovou roli pole dodané jako skrytý argument
Který ML algoritmus je vhodný pro trénování modelu pro porovnávání datových dokumentů?
Jedním z algoritmů, který se dobře hodí k trénování modelu pro porovnávání datových dokumentů, je algoritmus kosinové podobnosti. Kosinová podobnost je mírou podobnosti mezi dvěma nenulovými vektory vnitřního součinového prostoru, která měří kosinus úhlu mezi nimi. V rámci porovnávání dokladů se používá k určování
Jaké jsou hlavní rozdíly v načítání a trénování datové sady Iris mezi verzemi Tensorflow 1 a Tensorflow 2?
Původní kód poskytnutý pro načtení a trénování datové sady o duhovce byl navržen pro TensorFlow 1 a nemusí fungovat s TensorFlow 2. Tato nesrovnalost vzniká v důsledku určitých změn a aktualizací zavedených v této novější verzi TensorFlow, které však budou podrobně popsány v následujících témata, která se budou přímo týkat TensorFlow
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, Prosté a jednoduché odhady
Jak načíst datové sady TensorFlow v Jupyter v Pythonu a použít je k demonstraci odhadů?
TensorFlow Datasets (TFDS) je kolekce datových sad připravených k použití s TensorFlow, která poskytuje pohodlný způsob přístupu a manipulace s různými datovými sadami pro úlohy strojového učení. Odhady jsou na druhé straně vysokoúrovňová rozhraní TensorFlow API, která zjednodušují proces vytváření modelů strojového učení. Chcete-li načíst datové sady TensorFlow v Jupyter pomocí Pythonu a předvést
Jaké jsou rozdíly mezi TensorFlow a TensorBoard?
TensorFlow a TensorBoard jsou oba nástroje, které jsou široce používány v oblasti strojového učení, konkrétně pro vývoj a vizualizaci modelů. I když spolu souvisí a často se používají společně, existují mezi nimi výrazné rozdíly. TensorFlow je open source framework pro strojové učení vyvinutý společností Google. Poskytuje komplexní sadu nástrojů a
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, První kroky ve strojovém učení, TensorBoard pro vizualizaci modelu
Jak poznat, že je modelka přetažená?
Abychom rozpoznali, zda je model přepasován, musíme porozumět konceptu nadměrného vybavení a jeho důsledkům ve strojovém učení. K přefitování dochází, když model funguje výjimečně dobře na trénovacích datech, ale nedokáže zobecnit na nová, neviditelná data. Tento jev je škodlivý pro prediktivní schopnost modelu a může vést ke špatnému výkonu
Jaká je škálovatelnost tréninkových učebních algoritmů?
Škálovatelnost tréninkových učebních algoritmů je zásadním aspektem v oblasti umělé inteligence. Odkazuje na schopnost systému strojového učení efektivně zpracovávat velké množství dat a zvyšovat svůj výkon s rostoucí velikostí datové sady. To je zvláště důležité při práci se složitými modely a masivními datovými soubory, např
Jak vytvořit učební algoritmy založené na neviditelných datech?
Proces vytváření učebních algoritmů založených na neviditelných datech zahrnuje několik kroků a úvah. Abychom mohli vyvinout algoritmus pro tento účel, je nutné pochopit povahu neviditelných dat a jak je lze využít v úlohách strojového učení. Pojďme si vysvětlit algoritmický přístup k vytváření algoritmů učení založených na
Co to znamená vytvářet algoritmy, které se učí na základě dat, předpovídají a dělají rozhodnutí?
Vytváření algoritmů, které se učí na základě dat, předpovídají výsledky a činí rozhodnutí, je jádrem strojového učení v oblasti umělé inteligence. Tento proces zahrnuje trénování modelů využívajících data a umožňuje jim zobecňovat vzorce a dělat přesné předpovědi nebo rozhodnutí na základě nových, neviditelných dat. V kontextu Google Cloud Machine