تربیت مدل به چه معناست؟ کدام نوع یادگیری: عمیق، گروهی، انتقالی بهترین است؟ آیا یادگیری به طور نامحدود کارآمد است؟
آموزش یک "مدل" در زمینه هوش مصنوعی (AI) به فرآیند آموزش الگوریتمی برای تشخیص الگوها و پیش بینی بر اساس داده های ورودی اشاره دارد. این فرآیند یک مرحله مهم در یادگیری ماشینی است، جایی که مدل از مثالها یاد میگیرد و دانش خود را تعمیم میدهد تا پیشبینیهای دقیقی روی دادههای دیده نشده انجام دهد. آنجا
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
یادگیری انتقال چیست و چرا یک مورد استفاده اصلی برای TensorFlow.js است؟
یادگیری انتقالی یک تکنیک قدرتمند در زمینه یادگیری عمیق است که به مدل های از پیش آموزش دیده اجازه می دهد تا به عنوان نقطه شروعی برای حل وظایف جدید استفاده شوند. این شامل گرفتن مدلی است که بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده و از دانش آموخته شده آن برای حل یک مشکل متفاوت اما مرتبط استفاده مجدد می کند. این رویکرد است
چگونه TensorFlow.js فرصت های تجاری جدید را فعال می کند؟
TensorFlow.js یک چارچوب قدرتمند است که قابلیتهای یادگیری عمیق را به مرورگر میآورد و فرصتهای تجاری جدیدی را در زمینه هوش مصنوعی (AI) فراهم میکند. این فناوری پیشرفته به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا از پتانسیل مدل های یادگیری عمیق به طور مستقیم در برنامه های کاربردی وب استفاده کنند و دامنه وسیعی از امکانات را برای مشاغل در صنایع مختلف باز کند.
هدف از بررسی وجود مدل ذخیره شده قبل از آموزش چیست؟
هنگام آموزش یک مدل یادگیری عمیق، مهم است که قبل از شروع فرآیند آموزش، بررسی کنید که آیا یک مدل ذخیره شده در حال حاضر وجود دارد یا خیر. این مرحله چندین هدف را دنبال میکند و میتواند به میزان زیادی برای گردش کار آموزش مفید باشد. در زمینه استفاده از یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) برای شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها، هدف از بررسی اینکه آیا
مزایای استفاده از لایه های بیشتر در برنامه Deep Asteroid چیست؟
در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در حوزه ردیابی سیارکها با یادگیری ماشین، ترکیب لایههای بیشتر در برنامه Deep Asteroid میتواند مزایای متعددی را ارائه دهد. این مزایا ناشی از توانایی شبکههای عصبی عمیق برای یادگیری الگوها و نمایشهای پیچیده از دادهها است که میتواند دقت و عملکرد را افزایش دهد.
چرا تیم ResNet 50 را به عنوان معماری مدل برای دسته بندی عکس های لیست انتخاب کرد؟
ResNet 50 بهعنوان معماری مدل برای دستهبندی عکسهای فهرستشده در برنامه یادگیری ماشین Airbnb به دلایل متعدد قانعکننده انتخاب شد. ResNet 50 یک شبکه عصبی کانولوشن عمیق (CNN) است که عملکرد فوقالعادهای را در وظایف طبقهبندی تصویر نشان داده است. این یک نوع از مدل های خانواده ResNet است که به دلیل شهرت آن ها مشهور است
چگونه محققان بر چالش جمع آوری داده ها برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی خود در زمینه رونویسی متون قرون وسطی غلبه کردند؟
محققان هنگام جمعآوری دادهها برای آموزش مدلهای یادگیری ماشینی خود در زمینه رونویسی متون قرون وسطی با چالشهای متعددی مواجه شدند. این چالشها از ویژگیهای منحصربهفرد نسخههای خطی قرون وسطی، مانند سبکهای پیچیده دستنویس، جوهر محو شده و آسیبهای ناشی از سن ناشی میشد. غلبه بر این چالش ها مستلزم ترکیبی از تکنیک های نوآورانه و بررسی دقیق داده ها بود.
چند راه ممکن برای بهبود دقت مدل در TensorFlow چیست؟
بهبود دقت یک مدل در TensorFlow می تواند یک کار پیچیده باشد که نیازمند بررسی دقیق عوامل مختلف است. در این پاسخ، ما برخی از راههای ممکن را برای افزایش دقت یک مدل در TensorFlow با تمرکز بر APIهای سطح بالا و تکنیکهای ساخت و اصلاح مدلها بررسی میکنیم. 1. پیش پردازش داده ها: یکی از مراحل اساسی است
هدف از ذخیره و بارگذاری مدل ها در تنسورفلو چیست؟
هدف از ذخیره و بارگذاری مدلها در TensorFlow، امکان حفظ و استفاده مجدد از مدلهای آموزشدیده برای استنتاج یا وظایف آموزشی آینده است. ذخیره یک مدل به ما امکان می دهد پارامترهای آموخته شده و معماری یک مدل آموزش دیده را روی دیسک ذخیره کنیم، در حالی که بارگذاری یک مدل به ما امکان می دهد این پارامترهای ذخیره شده را بازیابی کنیم و
چگونه مجموعه داده Fashion MNIST به وظیفه طبقه بندی کمک می کند؟
مجموعه داده Fashion MNIST سهم قابل توجهی در کار طبقه بندی در زمینه هوش مصنوعی است، به ویژه در استفاده از TensorFlow برای طبقه بندی تصاویر لباس. این مجموعه داده به عنوان جایگزینی برای مجموعه داده سنتی MNIST، که از ارقام دست نویس تشکیل شده است، عمل می کند. از سوی دیگر، مجموعه داده Fashion MNIST شامل 60,000 تصویر در مقیاس خاکستری است.
- 1
- 2