پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، الگوریتمهای مبتنی بر شبکه عصبی نقشی اساسی در حل مسائل پیچیده و پیشبینیهای مبتنی بر داده دارند. این الگوریتم ها از لایه های به هم پیوسته گره ها تشکیل شده اند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده اند. برای آموزش و استفاده مؤثر از شبکههای عصبی، چندین پارامتر کلیدی ضروری است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
میزان یادگیری در یادگیری ماشین چقدر است؟
نرخ یادگیری یک پارامتر تنظیم مدل حیاتی در زمینه یادگیری ماشین است. اندازه گام را در هر تکرار مرحله آموزشی بر اساس اطلاعات به دست آمده از مرحله آموزش قبلی تعیین می کند. با تنظیم نرخ یادگیری، میتوانیم نرخ یادگیری مدل از دادههای آموزشی و
چرا ارزشیابی 80 درصد برای آموزش و 20 درصد برای ارزشیابی است اما برعکس نیست؟
تخصیص 80 درصد وزن به آموزش و 20 درصد وزن به ارزیابی در زمینه یادگیری ماشینی یک تصمیم استراتژیک بر اساس چندین عامل است. هدف این توزیع ایجاد تعادل بین بهینه سازی فرآیند یادگیری و اطمینان از ارزیابی دقیق عملکرد مدل است. در این پاسخ به بررسی دلایل می پردازیم
برخی از مسائل بالقوه ای که می تواند با شبکه های عصبی که دارای تعداد زیادی پارامتر هستند ایجاد شود، چیست و چگونه می توان به این مسائل رسیدگی کرد؟
در زمینه یادگیری عمیق، شبکه های عصبی با تعداد زیادی پارامتر می توانند چندین مسئله بالقوه را ایجاد کنند. این مسائل می تواند بر فرآیند آموزش شبکه، قابلیت های تعمیم و الزامات محاسباتی تأثیر بگذارد. با این حال، تکنیک ها و رویکردهای مختلفی وجود دارد که می تواند برای مقابله با این چالش ها به کار گرفته شود. یکی از مشکلات اصلی عصبی بزرگ
نقش الگوریتم های بهینه سازی مانند نزول گرادیان تصادفی در مرحله آموزش یادگیری عمیق چیست؟
الگوریتمهای بهینهسازی، مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD)، نقش مهمی در مرحله آموزش مدلهای یادگیری عمیق دارند. یادگیری عمیق، زیرشاخهای از هوش مصنوعی، بر آموزش شبکههای عصبی با لایههای متعدد برای یادگیری الگوهای پیچیده و پیشبینی یا طبقهبندی دقیق تمرکز دارد. فرآیند آموزش شامل تنظیم مکرر پارامترهای مدل است
هدف از تابع "train_neural_network" در TensorFlow چیست؟
تابع "train_neural_network" در TensorFlow یک هدف مهم در حوزه یادگیری عمیق انجام می دهد. TensorFlow یک کتابخانه منبع باز است که به طور گسترده برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی استفاده می شود، و تابع "train_neural_network" به طور خاص فرآیند آموزش یک مدل شبکه عصبی را تسهیل می کند. این تابع نقش حیاتی در بهینه سازی پارامترهای مدل برای بهبود دارد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, TensorFlow, اجرای شبکه, بررسی امتحان
انتخاب الگوریتم بهینه سازی و معماری شبکه چگونه بر عملکرد یک مدل یادگیری عمیق تأثیر می گذارد؟
عملکرد یک مدل یادگیری عمیق تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله انتخاب الگوریتم بهینه سازی و معماری شبکه قرار دارد. این دو مؤلفه نقش مهمی در تعیین توانایی مدل در یادگیری و تعمیم داده ها دارند. در این پاسخ، به تأثیر الگوریتمهای بهینهسازی و معماری شبکه خواهیم پرداخت
چه مولفه هایی هنوز در پیاده سازی SVM وجود ندارد و چگونه در آموزش آینده بهینه می شوند؟
در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) به طور گسترده ای برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شود. ایجاد یک SVM از ابتدا مستلزم پیاده سازی اجزای مختلف است، اما هنوز برخی از مؤلفه های گم شده هستند که می توانند در آموزش های آینده بهینه شوند. این پاسخ توضیح مفصل و جامعی ارائه خواهد داد
هدف از مقیاس بندی ویژگی ها در آموزش و آزمون رگرسیون چیست؟
مقیاس بندی ویژگی ها در آموزش و آزمون رگرسیون نقش مهمی در دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد دارد. هدف از مقیاس بندی، عادی سازی ویژگی ها، حصول اطمینان از اینکه آنها در مقیاس مشابه هستند و تأثیر قابل مقایسه ای بر مدل رگرسیون دارند، است. این فرآیند عادی سازی به دلایل مختلفی از جمله بهبود همگرایی ضروری است.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, آموزش و تست رگرسیون, بررسی امتحان
مدل مورد استفاده در برنامه چگونه آموزش داده شد و از چه ابزارهایی در فرآیند آموزش استفاده شد؟
مدل مورد استفاده در برنامه کاربردی برای کمک به کارکنان پزشکان بدون مرز برای تجویز آنتی بیوتیک برای عفونت ها با استفاده از ترکیبی از تکنیک های یادگیری تحت نظارت و یادگیری عمیق آموزش داده شد. یادگیری نظارت شده شامل آموزش مدلی با استفاده از داده های برچسب گذاری شده است که در آن داده های ورودی و خروجی صحیح مربوطه ارائه می شود. از سوی دیگر، یادگیری عمیق اشاره دارد
- 1
- 2