Hvad er nogle almindelige AI/ML-algoritmer, der kan bruges på de behandlede data?
I forbindelse med kunstig intelligens (AI) og Google Cloud Machine Learning er de behandlede data – hvilket betyder data, der har gennemgået rensning, normalisering, funktionsudtrækning og transformation – klar til, at maskinlæringsalgoritmer kan lære mønstre, lave forudsigelser eller klassificere information. Valget af en passende algoritme er drevet af det underliggende problem, strukturen og typen af
Hvad er undertilpasning?
Underfitting er et koncept inden for maskinlæring og statistisk modellering, der beskriver et scenarie, hvor en model er for simpel til at indfange den underliggende struktur eller mønstre, der findes i dataene. I forbindelse med computervisionsopgaver, der bruger TensorFlow, opstår underfitting, når en model, såsom et neuralt netværk, ikke kan lære eller repræsentere
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduktion til TensorFlow, Grundlæggende computersyn med ML
Hvad er forskellen mellem maskinlæring i computervision og maskinlæring i LLM?
Maskinlæring, en undergruppe af kunstig intelligens, er blevet anvendt på forskellige domæner, herunder computersyn og sprogindlæringsmodeller (LLM'er). Hvert af disse felter udnytter maskinlæringsteknikker til at løse domænespecifikke problemer, men de adskiller sig væsentligt med hensyn til datatyper, modelarkitekturer og applikationer. At forstå disse forskelle er afgørende for at værdsætte det unikke
Hvordan bestemmer man antallet af billeder, der bruges til træning af en AI-visionsmodel?
Inden for kunstig intelligens og maskinlæring, især inden for rammerne af TensorFlow og dets anvendelse på computersyn, er bestemmelse af antallet af billeder, der bruges til træning af en model, et vigtigt aspekt af modeludviklingsprocessen. At forstå denne komponent er afgørende for at forstå modellens evne til at generalisere fra træningsdata til usete
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduktion til TensorFlow, Grundlæggende computersyn med ML
Når du træner en AI-visionsmodel, er det nødvendigt at bruge et andet sæt billeder for hver træningsepoke?
Inden for kunstig intelligens, især når man beskæftiger sig med computersynsopgaver ved hjælp af TensorFlow, er det vigtigt at forstå processen med at træne en model for at opnå optimal ydeevne. Et almindeligt spørgsmål, der opstår i denne sammenhæng, er, om der bruges et andet sæt billeder for hver epoke i træningsfasen. For at tage fat på dette
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduktion til TensorFlow, Grundlæggende computersyn med ML
Kan et foldet neuralt netværk genkende farvebilleder uden at tilføje en anden dimension?
Convolutional Neural Networks (CNN'er) er i sagens natur i stand til at behandle farvebilleder uden behov for at tilføje en ekstra dimension ud over den standard tredimensionelle repræsentation af billeder: højde, bredde og farvekanaler. Misforståelsen om, at der skal tilføjes en ekstra dimension, stammer fra forvirring om, hvordan CNN'er håndterer multi-kanal inputdata. Standardrepræsentation af billeder –
Hvorfor er maskinlæring vigtig?
Machine Learning (ML) er en afgørende delmængde af kunstig intelligens (AI), der har fået betydelig opmærksomhed og investeringer på grund af dets transformative potentiale på tværs af forskellige sektorer. Dets betydning understreges af dets evne til at gøre det muligt for systemer at lære af data, identificere mønstre og træffe beslutninger med minimal menneskelig indgriben. Denne evne er særlig vigtig i
Hvordan forstår man en lineær repræsentation af et fladt billede?
I forbindelse med kunstig intelligens (AI), især inden for domænet for dyb læring ved brug af Python og PyTorch, vedrører konceptet med at udfladne et billede transformationen af en multi-dimensional matrix (der repræsenterer billedet) til en en-dimensionel matrix. Denne proces er et grundlæggende trin i at forberede billeddata til input i neurale netværk, især
Hvordan opsummerer man PyTorch bedst?
PyTorch er et omfattende og alsidigt open source maskinlæringsbibliotek udviklet af Facebooks AI Research lab (FAIR). Det bruges i vid udstrækning til applikationer såsom naturlig sprogbehandling (NLP), computervision og andre domæner, der kræver dyb læringsmodeller. PyTorchs kernekomponent er `fakkel`-biblioteket, som giver et multi-dimensionelt array (tensor) objekt svarende til NumPy's
Hvad er de vigtigste fremskridt inden for GAN-arkitekturer og træningsteknikker, der har muliggjort generering af højopløselige og fotorealistiske billeder?
Området Generative Adversarial Networks (GAN'er) har været vidne til betydelige fremskridt siden starten af Ian Goodfellow og kolleger i 2014. Disse fremskridt har været afgørende for at muliggøre generering af højopløselige og fotorealistiske billeder, som tidligere var uopnåelige med tidligere modeller. Disse fremskridt kan tilskrives forskellige forbedringer i GAN-arkitekturer, træningsteknikker,
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Generative kontradiktive netværk, Fremskridt i generative kontradiktoriske netværk, Eksamensgennemgang