Hvad er en epoke i forbindelse med træningsmodelparametre?
I forbindelse med træningsmodelparametre inden for maskinlæring er en epoch et grundlæggende koncept, der refererer til én komplet gennemgang af hele træningsdatasættet. Under denne gennemgang behandler læringsalgoritmen hvert eksempel i datasættet for at opdatere modellens parametre. Denne proces er vigtig for, at modellen kan lære af
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Almindelige og enkle estimatorer
Hvordan tager en allerede trænet maskinlæringsmodel højde for nye dataomfang?
Når en maskinlæringsmodel allerede er trænet og støder på nye data, kan processen med at integrere dette nye dataomfang antage flere former, afhængigt af de specifikke krav og applikationens kontekst. De primære metoder til at inkorporere nye data i en præ-trænet model omfatter omtræning, finjustering og trinvis læring. Hver af disse
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvis man bruger en Google-model og træner den på sin egen instans, beholder Google de forbedringer, der er lavet fra træningsdataene?
Når du bruger en Google-model og træner den på din egen instans, afhænger spørgsmålet om, hvorvidt Google beholder forbedringerne fra dine træningsdata, af flere faktorer, herunder den specifikke Google-tjeneste eller det specifikke Google-værktøj, du bruger, og de servicevilkår, der er knyttet til det pågældende værktøj. I forbindelse med Google Clouds maskine
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Hvad er en regressionsopgave?
En regressionsopgave inden for maskinlæring, især inden for rammerne af kunstig intelligens, involverer at forudsige en kontinuerlig outputvariabel baseret på en eller flere inputvariable. Denne type opgave er grundlæggende for maskinlæring og bruges, når målet er at forudsige mængder, såsom forudsigelse af huspriser, aktiemarked
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Hvad er opgaven med at fortolke doodles tegnet af spillere i forbindelse med AI?
At tolke doodles tegnet af spillere er en fascinerende opgave inden for kunstig intelligens, især når man bruger Google Quick, Draw! datasæt. Denne opgave involverer anvendelsen af maskinlæringsteknikker til at genkende og klassificere håndtegnede skitser i foruddefinerede kategorier. Hurtig, uafgjort! datasæt, en offentligt tilgængelig samling af over 50 millioner tegninger på tværs
Hvad er de specifikke indledende opgaver og aktiviteter i et maskinlæringsprojekt?
I forbindelse med maskinlæring, især når man diskuterer de indledende trin involveret i et maskinlæringsprojekt, er det vigtigt at forstå de mange forskellige aktiviteter, man kan deltage i. Disse aktiviteter udgør rygraden i udvikling, træning og implementering af maskinlæringsmodeller , og hver tjener et unikt formål i processen med
Hvad er et dybt neuralt netværk?
Et dybt neuralt netværk (DNN) er en type kunstigt neuralt netværk (ANN) karakteriseret ved flere lag af noder eller neuroner, der muliggør modellering af komplekse mønstre i data. Det er et grundlæggende koncept inden for kunstig intelligens og maskinlæring, især i udviklingen af sofistikerede modeller, der kan udføre opgaver
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, TensorBoard til modelvisualisering
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
Hvad er nogle mere detaljerede faser af maskinlæring?
Faserne af maskinlæring repræsenterer en struktureret tilgang til udvikling, implementering og vedligeholdelse af maskinlæringsmodeller. Disse faser sikrer, at maskinlæringsprocessen er systematisk, reproducerbar og skalerbar. De følgende afsnit giver et omfattende overblik over hver fase med detaljerede oplysninger om de involverede nøgleaktiviteter og overvejelser. 1. Problemdefinition og dataindsamling Problemdefinition
Er TensorBoard det mest anbefalede værktøj til modelvisualisering?
TensorBoard anbefales bredt som et værktøj til modelvisualisering inden for maskinlæringsområdet. Dens fremtrædende plads er især bemærkelsesværdig i forbindelse med TensorFlow, en open source-maskinlæringsramme udviklet af Google. TensorBoard fungerer som en suite af webapplikationer designet til at give indsigt i træningsprocessen og ydeevnen af maskinlæring
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, TensorBoard til modelvisualisering