Як выкарыстоўваць набор даных Fashion-MNIST у Google Cloud Machine Learning/платформе AI?
Fashion-MNIST - гэта набор даных малюнкаў артыкулаў Zalando, які складаецца з навучальнага набору з 60,000 10,000 прыкладаў і тэставага набору з 28 28 прыкладаў. Кожны прыклад уяўляе сабой выяву ў адценнях шэрага 10×XNUMX, звязаную з цэтлікам з XNUMX класаў. Набор даных служыць прамой заменай зыходнага набору даных MNIST для параўнання алгарытмаў машыннага навучання,
Ці можна выкарыстоўваць логіку мадэлі NLG для іншых мэт, акрамя NLG, напрыклад для прагназавання гандлю?
Даследаванне мадэляў генерацыі натуральнай мовы (NLG) для мэтаў, якія выходзяць за межы іх традыцыйнага аб'ёму, такіх як прагназаванне гандлю, уяўляе сабой цікавае скрыжаванне прыкладанняў штучнага інтэлекту. Мадэлі NLG, якія звычайна выкарыстоўваюцца для пераўтварэння структураваных даных у зручны для чытання тэкст, выкарыстоўваюць складаныя алгарытмы, якія тэарэтычна можна адаптаваць да іншых абласцей, уключаючы фінансавае прагназаванне. Гэты патэнцыял вынікае з
Што такое нейронавая сетка?
Нейронная сетка - гэта вылічальная мадэль, натхнёная структурай і функцыянаваннем чалавечага мозгу. Гэта фундаментальны кампанент штучнага інтэлекту, асабліва ў галіне машыннага навучання. Нейронавыя сеткі прызначаны для апрацоўкі і інтэрпрэтацыі складаных заканамернасцей і сувязей у даных, дазваляючы ім рабіць прагнозы, распазнаваць заканамернасці і вырашаць
Ці павінны аб'екты, якія прадстаўляюць даныя, быць у лікавым фармаце і арганізаваны ў слупкі аб'ектаў?
У галіне машыннага навучання, асабліва ў кантэксце вялікіх дадзеных для навучальных мадэляў у воблаку, прадстаўленне даных гуляе важную ролю ў поспеху працэсу навучання. Функцыі, якія з'яўляюцца асобнымі вымяральнымі ўласцівасцямі або характарыстыкамі даных, звычайна арганізаваны ў слупках прыкмет. Пакуль ёсць
Якая хуткасць навучання ў машынным навучанні?
Хуткасць навучання з'яўляецца важным параметрам налады мадэлі ў кантэксце машыннага навучання. Ён вызначае памер кроку на кожнай ітэрацыі этапу навучання на аснове інфармацыі, атрыманай з папярэдняга этапу навучання. Рэгулюючы хуткасць навучання, мы можам кантраляваць хуткасць, з якой мадэль вучыцца з дадзеных навучання і
Звычайна рэкамендаваны размеркаванне даных паміж навучаннем і ацэнкай блізкае да 80% да 20% адпаведна?
Звычайны падзел паміж навучаннем і ацэнкай у мадэлях машыннага навучання не з'яўляецца фіксаваным і можа змяняцца ў залежнасці ад розных фактараў. Тым не менш, звычайна рэкамендуецца выдзяляць значную частку даных для навучання, як правіла, каля 70-80%, і пакідаць астатнюю частку для ацэнкі, якая будзе складаць каля 20-30%. Гэты падзел гарантуе гэта
Як наконт запуску мадэляў ML у гібрыднай наладзе, дзе існуючыя мадэлі працуюць лакальна, а вынікі адпраўляюцца ў воблака?
Запуск мадэляў машыннага навучання (ML) у гібрыднай наладзе, дзе існуючыя мадэлі выконваюцца лакальна, а іх вынікі адпраўляюцца ў воблака, можа даць некалькі пераваг з пункту гледжання гнуткасці, маштабаванасці і эканамічнай эфектыўнасці. Гэты падыход выкарыстоўвае моцныя бакі лакальных і воблачных вылічальных рэсурсаў, дазваляючы арганізацыям выкарыстоўваць існуючую інфраструктуру, прымаючы
Якія карыстальнікі ёсць у Kaggle Kernels?
Kaggle Kernels - гэта інтэрнэт-платформа, якая абслугоўвае шырокае кола карыстальнікаў, якія цікавяцца рознымі аспектамі штучнага інтэлекту і машыннага навучання. База карыстальнікаў Kaggle Kernels разнастайная і ўключае як пачаткоўцаў, так і экспертаў у гэтай галіне. Гэтая платформа служыць асяроддзем для сумеснай працы, дзе карыстальнікі могуць дзяліцца, даследаваць і будаваць
Якія недахопы размеркаванага навучання?
Размеркаванае навучанне ў галіне штучнага інтэлекту (ШІ) прыцягнула значную ўвагу ў апошнія гады дзякуючы сваёй здольнасці паскараць працэс навучання за кошт выкарыстання некалькіх вылічальных рэсурсаў. Аднак важна прызнаць, што размеркаванае навучанне таксама мае некалькі недахопаў. Давайце вывучым гэтыя недахопы ў дэталях, падаючы ўсебакова
Якія недахопы NLG?
Стварэнне натуральнай мовы (NLG) - гэта падполе штучнага інтэлекту (AI), якое засяроджана на стварэнні чалавечага тэксту або маўлення на аснове структураваных даных. Нягледзячы на тое, што NLG прыцягнула значную ўвагу і паспяхова прымяняецца ў розных галінах, важна прызнаць, што з гэтай тэхналогіяй звязаны некалькі недахопаў. Давайце вывучым некаторыя