چند نمونه از یادگیری نیمه نظارتی چیست؟
یادگیری نیمه نظارتی یک الگوی یادگیری ماشینی است که بین یادگیری نظارت شده (جایی که همه داده ها برچسب گذاری می شوند) و یادگیری بدون نظارت (جایی که هیچ داده ای برچسب گذاری نمی شود) قرار می گیرد. در یادگیری نیمه نظارتی، الگوریتم از ترکیب مقدار کمی از داده های برچسب دار و مقدار زیادی از داده های بدون برچسب یاد می گیرد. این رویکرد به ویژه هنگام به دست آوردن مفید است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه می توان از اطلاعات چند ضلعی مرزی علاوه بر ویژگی تشخیص نقطه عطف استفاده کرد؟
اطلاعات چند ضلعی محدود ارائه شده توسط Google Vision API علاوه بر ویژگی تشخیص نقطه عطف می تواند به روش های مختلفی برای افزایش درک و تجزیه و تحلیل تصاویر مورد استفاده قرار گیرد. این اطلاعات که از مختصات رئوس چند ضلعی محدود تشکیل شده است، بینش ارزشمندی را ارائه می دهد که می تواند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
چرا شبکه های عصبی عمیق عمیق نامیده می شوند؟
شبکههای عصبی عمیق بهجای تعداد گرهها، به دلیل لایههای متعددشان «عمیق» نامیده میشوند. اصطلاح "عمیق" به عمق شبکه اطلاق می شود که با تعداد لایه هایی که دارد مشخص می شود. هر لایه شامل مجموعه ای از گره ها است که به عنوان نورون ها نیز شناخته می شوند، که محاسبات را روی ورودی انجام می دهند
چگونه می توان از بردارهای تک داغ برای نشان دادن برچسب های کلاس در CNN استفاده کرد؟
بردارهای تک داغ معمولاً برای نشان دادن برچسبهای کلاس در شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) استفاده میشوند. در این زمینه از هوش مصنوعی، یک CNN یک مدل یادگیری عمیق است که به طور خاص برای وظایف طبقه بندی تصاویر طراحی شده است. برای درک چگونگی استفاده از بردارهای تک داغ در CNN، ابتدا باید مفهوم برچسبهای کلاس و نمایش آنها را درک کنیم.
مراحل اساسی درگیر در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که به طور گسترده برای کارهای بینایی کامپیوتری مختلف مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیمبندی تصویر استفاده میشوند. در این زمینه مطالعاتی، CNN ها به دلیل توانایی آنها در یادگیری خودکار و استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر، بسیار موثر هستند.
چگونه می توانیم عملکرد مدل CNN را در شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها ارزیابی کنیم و دقت 85 درصد در این زمینه نشان دهنده چیست؟
برای ارزیابی عملکرد یک مدل شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) در شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها، می توان از چندین معیار استفاده کرد. یکی از معیارهای رایج دقت است که نسبت تصاویر طبقه بندی شده صحیح را از تعداد کل تصاویر ارزیابی شده اندازه می گیرد. در این زمینه، دقت 85 درصد نشان می دهد که مدل به درستی شناسایی شده است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, استفاده از شبکه عصبی کانولوشن برای شناسایی سگ در مقابل گربه, استفاده از شبکه, بررسی امتحان
اجزای اصلی یک مدل شبکه عصبی کانولوشن (CNN) مورد استفاده در وظایف طبقهبندی تصویر چیست؟
شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق است که به طور گسترده برای کارهای طبقه بندی تصویر استفاده می شود. ثابت شده است که CNN ها در تجزیه و تحلیل داده های بصری بسیار موثر هستند و در کارهای مختلف بینایی کامپیوتری به عملکردی پیشرفته دست یافته اند. اجزای اصلی یک مدل CNN مورد استفاده در وظایف طبقه بندی تصاویر هستند
هدف از تجسم تصاویر و طبقه بندی آنها در زمینه شناسایی سگ در مقابل گربه با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن چیست؟
تجسم تصاویر و طبقه بندی آنها در زمینه شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها با استفاده از یک شبکه عصبی کانولوشن چندین هدف مهم را دنبال می کند. این فرآیند نه تنها به درک عملکرد درونی شبکه کمک می کند، بلکه به ارزیابی عملکرد آن، شناسایی مسائل بالقوه و به دست آوردن بینش در مورد بازنمایی های آموخته شده کمک می کند. یکی از
اهمیت نرخ یادگیری در زمینه آموزش CNN برای شناسایی سگ در مقابل گربه چیست؟
نرخ یادگیری نقش مهمی در آموزش شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) برای شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها ایفا می کند. در زمینه یادگیری عمیق با TensorFlow، نرخ یادگیری اندازه گام را تعیین می کند که در آن مدل پارامترهای خود را در طول فرآیند بهینه سازی تنظیم می کند. این یک فراپارامتر است که باید به دقت انتخاب شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, استفاده از شبکه عصبی کانولوشن برای شناسایی سگ در مقابل گربه, ساخت شبکه, بررسی امتحان
اندازه لایه ورودی در CNN برای شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها چگونه تعریف می شود؟
اندازه لایه ورودی در یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) برای شناسایی سگ ها در مقابل گربه ها با اندازه تصاویر استفاده شده به عنوان ورودی شبکه تعیین می شود. برای درک اینکه چگونه اندازه لایه ورودی تعریف می شود، داشتن درک اولیه از ساختار و عملکرد یک لایه مهم است.