Er den normalt anbefalede datafordeling mellem træning og evaluering tæt på 80 % til 20 % tilsvarende?
Den sædvanlige opdeling mellem træning og evaluering i maskinlæringsmodeller er ikke fast og kan variere afhængigt af forskellige faktorer. Det anbefales dog generelt at allokere en betydelig del af dataene til træning, typisk omkring 70-80 %, og reservere den resterende del til evaluering, hvilket vil være omkring 20-30 %. Denne opdeling sikrer det
Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
TensorFlow er en meget brugt open source-ramme til maskinlæring udviklet af Google. Det giver et omfattende økosystem af værktøjer, biblioteker og ressourcer, der gør det muligt for udviklere og forskere at bygge og implementere maskinlæringsmodeller effektivt. I forbindelse med dybe neurale netværk (DNN'er) er TensorFlow ikke kun i stand til at træne disse modeller, men også facilitere
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, TensorFlow Hub til mere produktiv maskinindlæring
Hvad er formålet med at iterere over datasættet flere gange under træning?
Når man træner en neural netværksmodel inden for deep learning, er det almindelig praksis at iterere over datasættet flere gange. Denne proces, kendt som epokebaseret træning, tjener et afgørende formål med at optimere modellens ydeevne og opnå bedre generalisering. Hovedårsagen til at gentage datasættet flere gange under træning er
Hvad er strukturen af den neurale maskinoversættelsesmodel?
Den neurale maskinoversættelsesmodel (NMT) er en dyb læringsbaseret tilgang, der har revolutioneret området for maskinoversættelse. Det har vundet betydelig popularitet på grund af dets evne til at generere oversættelser af høj kvalitet ved direkte at modellere kortlægningen mellem kilde- og målsprog. I dette svar vil vi udforske strukturen af NMT-modellen og fremhæve
Hvordan er outputtet af den neurale netværksmodel repræsenteret i AI Pong-spillet?
I AI Pong-spillet implementeret ved hjælp af TensorFlow.js er outputtet af den neurale netværksmodel repræsenteret på en måde, der gør spillet i stand til at træffe beslutninger og reagere på spillerens handlinger. For at forstå, hvordan dette opnås, lad os dykke ned i detaljerne i spilmekanikken og det neurale netværks rolle
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Dyb læring i browseren med TensorFlow.js, AI Pong i TensorFlow.js, Eksamensgennemgang
Hvordan træner vi vores netværk ved hjælp af 'fit'-funktionen? Hvilke parametre kan justeres under træning?
'fit'-funktionen i TensorFlow bruges til at træne en neural netværksmodel. Træning af et netværk involverer justering af vægten og skævhederne af modellens parametre baseret på inputdata og det ønskede output. Denne proces er kendt som optimering og er afgørende for, at netværket kan lære og lave præcise forudsigelser. At træne
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Brug af konvolutionsneurale netværk til at identificere hunde vs katte, Uddannelse af netværket, Eksamensgennemgang
Hvad er formålet med at tjekke, om en gemt model allerede eksisterer før træning?
Når du træner en dyb læringsmodel, er det vigtigt at tjekke, om der allerede findes en gemt model, før du starter træningsprocessen. Dette trin tjener flere formål og kan i høj grad gavne træningens arbejdsgang. I forbindelse med at bruge et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til at identificere hunde vs katte, er formålet med at kontrollere, om en
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Brug af konvolutionsneurale netværk til at identificere hunde vs katte, Uddannelse af netværket, Eksamensgennemgang
Hvordan vælges handlingen under hver spiliteration, når man bruger det neurale netværk til at forudsige handlingen?
Under hver spiliteration, når du bruger et neuralt netværk til at forudsige handlingen, vælges handlingen baseret på outputtet fra det neurale netværk. Det neurale netværk tager den aktuelle tilstand af spillet som input og producerer en sandsynlighedsfordeling over de mulige handlinger. Den valgte handling vælges derefter ud fra
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Træning af et neuralt netværk til at spille et spil med TensorFlow og Open AI, Test netværk, Eksamensgennemgang
Hvordan opretter vi inputlaget i den neurale netværksmodeldefinitionsfunktion?
For at skabe inputlaget i den neurale netværksmodeldefinitionsfunktion er vi nødt til at forstå de grundlæggende begreber for neurale netværk og inputlagets rolle i den overordnede arkitektur. I forbindelse med træning af et neuralt netværk til at spille et spil ved hjælp af TensorFlow og OpenAI, tjener inputlaget som
Hvad er målet med maskinlæring, og hvordan adskiller det sig fra traditionel programmering?
Målet med maskinlæring er at udvikle algoritmer og modeller, der gør computere i stand til automatisk at lære og forbedre af erfaring uden at være eksplicit programmeret. Dette adskiller sig fra traditionel programmering, hvor der gives eksplicitte instruktioner til at udføre specifikke opgaver. Maskinlæring involverer skabelse og træning af modeller, der kan lære mønstre og lave forudsigelser
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Træning af et neuralt netværk til at spille et spil med TensorFlow og Open AI, Introduktion, Eksamensgennemgang