مدل های بزرگ زبانی چیست؟
مدلهای زبانی بزرگ پیشرفت قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستند و در کاربردهای مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی برجسته شدهاند. این مدلها برای درک و تولید متنهای انسانمانند با استفاده از حجم وسیعی از دادههای آموزشی و تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین طراحی شدهاند. در این پاسخ ما
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
مراحل ساخت یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی برای طبقه بندی اسناد چیست؟
ساختن یک مدل یادگیری ساختاریافته عصبی (NSL) برای طبقهبندی اسناد شامل چندین مرحله است که هر کدام در ساخت یک مدل قوی و دقیق بسیار مهم هستند. در این توضیح، ما با ارائه یک درک جامع از هر مرحله، به فرآیند دقیق ساخت چنین مدلی خواهیم پرداخت. مرحله 1: آماده سازی داده ها اولین مرحله جمع آوری و
چگونه TensorFlow Hub توسعه مدل مشارکتی را تشویق می کند؟
TensorFlow Hub یک ابزار قدرتمند است که توسعه مدل مشترک را در زمینه هوش مصنوعی تشویق می کند. این یک مخزن متمرکز از مدل های از پیش آموزش دیده را فراهم می کند که می تواند به راحتی توسط جامعه هوش مصنوعی به اشتراک گذاشته، مجددا استفاده شود و بهبود یابد. این امر همکاری را تقویت می کند و توسعه مدل های جدید را تسریع می بخشد و در زمان و تلاش برای محققان و محققین صرفه جویی می کند.
هدف از تنظیم دقیق یک مدل آموزش دیده چیست؟
تنظیم دقیق یک مدل آموزش دیده گامی مهم در زمینه هوش مصنوعی است، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل. هدف آن تطبیق یک مدل از پیش آموزشدیده با یک کار یا مجموعه داده خاص است، در نتیجه عملکرد آن را بهبود میبخشد و آن را برای کاربردهای دنیای واقعی مناسبتر میکند. این فرآیند شامل تنظیم
چگونه یادگیری انتقالی فرآیند آموزش مدلهای تشخیص شی را ساده میکند؟
یادگیری انتقالی یک تکنیک قدرتمند در زمینه هوش مصنوعی است که فرآیند آموزش مدلهای تشخیص شی را ساده میکند. انتقال دانش آموختهشده از یک کار به کار دیگر را امکانپذیر میسازد، و به مدل اجازه میدهد تا از مدلهای از پیش آموزشدیده استفاده کند و میزان دادههای آموزشی مورد نیاز را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. در زمینه Google Cloud