Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
Lørdag, 13 April 2024
by ankarb
Pakkens nabo-API i Neural Structured Learning (NSL) af TensorFlow spiller faktisk en afgørende rolle i at generere et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata. NSL er en maskinlæringsramme, der integrerer grafstrukturerede data i træningsprocessen, hvilket forbedrer modellens ydeevne ved at udnytte både funktionsdata og grafdata. Ved at udnytte
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural struktureret læring med TensorFlow, Træning med naturlige grafer
Tagged under:
Kunstig intelligens, Graf data, Maskinelæring, Neural struktureret læring, TensorFlow, Træningsdatasæt
Hvorfor er det vigtigt at balancere træningsdatasættet i deep learning?
Søndag 13 august 2023
by EITCA Academy
Balancering af træningsdatasættet er af yderste vigtighed i deep learning af flere årsager. Det sikrer, at modellen trænes på et repræsentativt og mangfoldigt sæt eksempler, hvilket fører til bedre generalisering og forbedret ydeevne på usete data. På dette felt spiller kvaliteten og kvantiteten af træningsdata en afgørende rolle i
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning med Python, TensorFlow og Keras, data, Indlæser dine egne data, Eksamensgennemgang
Tagged under:
Kunstig intelligens, Bias, Databalancering, Deep Learning, Generalisering, Træningsdatasæt