Ці правільна, што калі набор даных вялікі, трэба менш ацэнак, што азначае, што доля набору даных, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі, можа быць зменшана з павелічэннем памеру набору даных?
У галіне машыннага навучання памер набору даных гуляе вырашальную ролю ў працэсе ацэнкі. Сувязь паміж памерам набору даных і патрабаваннямі да ацэнкі складаная і залежыць ад розных фактараў. Аднак у цэлым дакладна, што па меры павелічэння памеру набору даных доля набору даных, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі, можа быць
Ці можна лёгка кантраляваць (дадаючы і выдаляючы) колькасць слаёў і колькасць вузлоў у асобных слаях, змяняючы масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
У галіне машыннага навучання, у прыватнасці глыбокіх нейронавых сетак (DNN), магчымасць кантраляваць колькасць слаёў і вузлоў у кожным узроўні з'яўляецца фундаментальным аспектам налады архітэктуры мадэлі. Пры працы з DNN у кантэксце Google Cloud Machine Learning масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента, адыгрывае вырашальную ролю
Які алгарытм ML падыходзіць для навучання мадэлі для параўнання дакументаў даных?
Адным з алгарытмаў, які добра падыходзіць для навучання мадэлі для параўнання дакументаў з дадзенымі, з'яўляецца алгарытм падабенства косінуса. Косінуснае падабенства - гэта мера падабенства паміж двума ненулявымі вектарамі прасторы ўнутранага здабытку, якая вымярае косінус вугла паміж імі. У кантэксце параўнання дакументаў выкарыстоўваецца для вызначэння
Якія асноўныя адрозненні ў загрузцы і навучанні набору даных Iris паміж версіямі Tensorflow 1 і Tensorflow 2?
Арыгінальны код, прадстаўлены для загрузкі і навучання набору даных вясёлкавай абалонкі, быў распрацаваны для TensorFlow 1 і можа не працаваць з TensorFlow 2. Гэта разыходжанне ўзнікае з-за пэўных змяненняў і абнаўленняў, уведзеных у гэтай новай версіі TensorFlow, якія, аднак, будуць падрабязна разгледжаны ў наступным тэмы, якія будуць непасрэдна звязаны з TensorFlow
Як загрузіць наборы дадзеных TensorFlow у Jupyter у Python і выкарыстоўваць іх для дэманстрацыі ацэнак?
TensorFlow Datasets (TFDS) - гэта набор набораў даных, гатовых да выкарыстання з TensorFlow, які забяспечвае зручны спосаб доступу і маніпулявання рознымі наборамі даных для задач машыннага навучання. З іншага боку, ацэншчыкі - гэта API высокага ўзроўню TensorFlow, якія спрашчаюць працэс стварэння мадэляў машыннага навучання. Каб загрузіць наборы дадзеных TensorFlow у Jupyter з дапамогай Python і прадэманстраваць
У чым розніца паміж TensorFlow і TensorBoard?
TensorFlow і TensorBoard - гэта інструменты, якія шырока выкарыстоўваюцца ў галіне машыннага навучання, асабліва для распрацоўкі мадэляў і візуалізацыі. Хоць яны звязаны і часта выкарыстоўваюцца разам, паміж імі ёсць відавочныя адрозненні. TensorFlow - гэта платформа машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная Google. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і
Як распазнаць, што мадэль пераабраная?
Каб распазнаць, ці пераабсталявана мадэль, трэба разумець паняцце пераабсталявання і яго наступствы для машыннага навучання. Пераабсталяванне адбываецца, калі мадэль выключна добра працуе з навучальнымі данымі, але не можа абагульніць новыя, нябачныя даныя. Гэта з'ява шкодзіць прагназавальнай здольнасці мадэлі і можа прывесці да нізкай прадукцыйнасці
Што такое маштабаванасць навучання алгарытмаў навучання?
Маштабаванасць алгарытмаў навучання з'яўляецца найважнейшым аспектам у галіне штучнага інтэлекту. Гэта адносіцца да здольнасці сістэмы машыннага навучання эфектыўна апрацоўваць вялікія аб'ёмы даных і павялічваць сваю прадукцыйнасць па меры павелічэння памеру набору даных. Гэта асабліва важна пры працы са складанымі мадэлямі і масіўнымі наборамі даных, як
Як стварыць алгарытмы навучання на аснове нябачных дадзеных?
Працэс стварэння алгарытмаў навучання на аснове нябачных даных уключае некалькі этапаў і меркаванняў. Каб распрацаваць алгарытм для гэтай мэты, неабходна разумець прыроду нябачных даных і тое, як іх можна выкарыстоўваць у задачах машыннага навучання. Растлумачым алгарытмічны падыход да стварэння алгарытмаў навучання на аснове
Што значыць ствараць алгарытмы, якія вучацца на аснове даных, прагназуюць і прымаюць рашэнні?
Стварэнне алгарытмаў, якія навучаюцца на аснове даных, прагназуюць вынікі і прымаюць рашэнні, ляжыць у аснове машыннага навучання ў галіне штучнага інтэлекту. Гэты працэс уключае навучанне мадэляў з выкарыстаннем даных і дазваляе ім абагульняць заканамернасці і рабіць дакладныя прагнозы або рашэнні на аснове новых, нябачных даных. У кантэксце Google Cloud Machine