Is dit korrek dat indien datastel groot is mens minder evaluering nodig het, wat beteken dat die fraksie van die datastel wat vir evaluering gebruik word verminder kan word met groter grootte van die datastel?
Op die gebied van masjienleer speel die grootte van die datastel 'n deurslaggewende rol in die evalueringsproses. Die verhouding tussen datastelgrootte en evalueringsvereistes is kompleks en hang van verskeie faktore af. Dit is egter oor die algemeen waar dat namate die datastelgrootte toeneem, die fraksie van die datastel wat vir evaluering gebruik word
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Diep neurale netwerke en beramers
Kan 'n mens maklik die aantal lae en aantal nodusse in individuele lae beheer (deur by te voeg en te verwyder) deur die skikking wat verskaf word as die verborge argument van die diep neurale netwerk (DNN) te verander?
Op die gebied van masjienleer, spesifiek diep neurale netwerke (DNN's), is die vermoë om die aantal lae en nodusse binne elke laag te beheer 'n fundamentele aspek van modelargitektuuraanpassing. Wanneer daar met DNN'e in die konteks van Google Cloud Machine Learning gewerk word, speel die skikking wat as die verborge argument verskaf word 'n deurslaggewende rol
Watter ML-algoritme is geskik om model vir datadokumentvergelyking op te lei?
Een algoritme wat goed geskik is om 'n model vir datadokumentvergelyking op te lei, is die cosinus-ooreenkomsalgoritme. Cosinus-ooreenkoms is 'n maatstaf van ooreenkoms tussen twee nie-nul vektore van 'n binneste produkruimte wat die cosinus van die hoek tussen hulle meet. In die konteks van dokumentvergelyking word dit gebruik om te bepaal
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Die 7 stappe van masjienleer
Wat is die belangrikste verskille in die laai en opleiding van die Iris-datastel tussen Tensorflow 1 en Tensorflow 2 weergawes?
Die oorspronklike kode wat verskaf is om die iris-datastel te laai en op te lei, is ontwerp vir TensorFlow 1 en sal dalk nie met TensorFlow 2 werk nie. Hierdie teenstrydigheid ontstaan as gevolg van sekere veranderinge en opdaterings wat in hierdie nuwer weergawe van TensorFlow bekendgestel is, wat egter in die volgende in detail gedek sal word onderwerpe wat direk met TensorFlow verband hou
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Duidelike en eenvoudige beramers
Hoe om TensorFlow-datastelle in Jupyter in Python te laai en dit te gebruik om beramers te demonstreer?
TensorFlow-datastelle (TFDS) is 'n versameling datastelle wat gereed is om saam met TensorFlow te gebruik, wat 'n gerieflike manier bied om toegang tot verskeie datastelle vir masjienleertake te verkry en te manipuleer. Beramers, aan die ander kant, is hoëvlak TensorFlow API's wat die proses van die skep van masjienleermodelle vereenvoudig. Om TensorFlow-datastelle in Jupyter met Python te laai en te demonstreer
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Duidelike en eenvoudige beramers
Wat is die verskille tussen TensorFlow en TensorBoard?
TensorFlow en TensorBoard is albei instrumente wat wyd gebruik word in die veld van masjienleer, spesifiek vir modelontwikkeling en visualisering. Alhoewel hulle verwant is en dikwels saam gebruik word, is daar duidelike verskille tussen die twee. TensorFlow is 'n oopbron-masjienleerraamwerk wat deur Google ontwikkel is. Dit bied 'n omvattende stel gereedskap en
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, TensorBoard vir modelvisualisering
Hoe om te herken dat die model te veel toegerus is?
Om te erken of 'n model oorgepas is, moet 'n mens die konsep van ooraanpassing en die implikasies daarvan in masjienleer verstaan. Oorpassing vind plaas wanneer 'n model buitengewoon goed op die opleidingsdata presteer, maar nie daarin slaag om na nuwe, onsigbare data te veralgemeen nie. Hierdie verskynsel is nadelig vir die model se voorspellingsvermoë en kan lei tot swak prestasie
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Diep neurale netwerke en beramers
Wat is die skaalbaarheid van opleidingsleeralgoritmes?
Die skaalbaarheid van opleidingsleeralgoritmes is 'n deurslaggewende aspek in die veld van Kunsmatige Intelligensie. Dit verwys na die vermoë van 'n masjienleerstelsel om groot hoeveelhede data doeltreffend te hanteer en sy werkverrigting te verhoog namate die datastelgrootte groei. Dit is veral belangrik wanneer komplekse modelle en massiewe datastelle, soos
Hoe om leeralgoritmes te skep gebaseer op onsigbare data?
Die proses om leeralgoritmes te skep gebaseer op onsigbare data behels verskeie stappe en oorwegings. Om 'n algoritme vir hierdie doel te ontwikkel, is dit nodig om die aard van onsigbare data te verstaan en hoe dit in masjienleertake gebruik kan word. Kom ons verduidelik die algoritmiese benadering tot die skep van leeralgoritmes gebaseer op
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal
Wat beteken dit om algoritmes te skep wat op grond van data leer, voorspel en besluite neem?
Die skep van algoritmes wat op grond van data leer, uitkomste voorspel en besluite neem, is die kern van masjienleer op die gebied van kunsmatige intelligensie. Hierdie proses behels opleidingsmodelle wat data gebruik en hulle toelaat om patrone te veralgemeen en akkurate voorspellings of besluite te maak oor nuwe, onsigbare data. In die konteks van Google Wolkmasjien
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal