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,
Як мы можам рабіць прагнозы з дапамогай ацэншчыкаў у Google Cloud Machine Learning і якія праблемы класіфікацыі малюнкаў адзення?
У Google Cloud Machine Learning прагнозы можна рабіць з дапамогай ацэншчыкаў, якія з'яўляюцца API высокага ўзроўню, якія спрашчаюць працэс стварэння і навучання мадэляў машыннага навучання. Ацэншчыкі забяспечваюць інтэрфейс для навучання, ацэнкі і прагназавання, палягчаючы распрацоўку надзейных і маштабуемых рашэнняў машыннага навучання. Каб рабіць прагнозы з дапамогай ацэншчыкаў у Google Cloud Machine
З якімі гіперпараметрамі мы можам паэксперыментаваць, каб дасягнуць большай дакладнасці нашай мадэлі?
Для дасягнення большай дакладнасці ў нашай мадэлі машыннага навучання ёсць некалькі гіперпараметраў, з якімі мы можам эксперыментаваць. Гіперпараметры - гэта наладжвальныя параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны кіруюць паводзінамі алгарытму навучання і аказваюць істотны ўплыў на прадукцыйнасць мадэлі. Варта ўлічваць адзін важны гіперпараметр
Як мы можам палепшыць прадукцыйнасць нашай мадэлі, перайшоўшы на класіфікатар глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
Каб павысіць прадукцыйнасць мадэлі шляхам пераходу на класіфікатар глыбокай нейронавай сеткі (DNN) у галіне машыннага навучання ў выпадку выкарыстання ў модзе, можна зрабіць некалькі ключавых крокаў. Глыбокія нейронныя сеткі прадэманстравалі вялікі поспех у розных галінах, уключаючы задачы камп'ютэрнага зроку, такія як класіфікацыя малюнкаў, выяўленне аб'ектаў і сегментацыя. Па
Як мы ствараем лінейны класіфікатар з дапамогай TensorFlow's Estimator Framework у Google Cloud Machine Learning?
Каб пабудаваць лінейны класіфікатар з выкарыстаннем TensorFlow Estimator Framework у Google Cloud Machine Learning, вы можаце прытрымлівацца пакрокавага працэсу, які ўключае падрыхтоўку даных, вызначэнне мадэлі, навучанне, ацэнку і прагназаванне. Гэта поўнае тлумачэнне правядзе вас праз кожны з гэтых этапаў, забяспечваючы дыдактычную каштоўнасць, заснаваную на фактычных ведах. 1. Падрыхтоўка дадзеных: перад стварэннем a
У чым розніца паміж наборам даных Fashion-MNIST і класічным наборам даных MNIST?
Набор даных Fashion-MNIST і класічны набор даных MNIST - гэта два папулярныя наборы даных, якія выкарыстоўваюцца ў галіне машыннага навучання для задач класіфікацыі малюнкаў. Хоць абодва наборы даных складаюцца з малюнкаў у адценнях шэрага і звычайна выкарыстоўваюцца для параўнання і ацэнкі алгарытмаў машыннага навучання, паміж імі ёсць некалькі ключавых адрозненняў. Па-першае, класічны набор дадзеных MNIST змяшчае выявы