آیا تقسیم داده های معمولاً توصیه شده بین آموزش و ارزیابی به ترتیب نزدیک به 80٪ تا 20٪ است؟
تقسیم معمول بین آموزش و ارزیابی در مدلهای یادگیری ماشینی ثابت نیست و بسته به عوامل مختلف میتواند متفاوت باشد. با این حال، به طور کلی توصیه می شود که بخش قابل توجهی از داده ها را برای آموزش اختصاص دهید، معمولاً حدود 70-80٪، و قسمت باقی مانده را برای ارزیابی، که حدود 20-30٪ خواهد بود، رزرو کنید. این تقسیم آن را تضمین می کند
آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
TensorFlow یک چارچوب متن باز پرکاربرد برای یادگیری ماشینی است که توسط گوگل توسعه یافته است. این یک اکوسیستم جامع از ابزارها، کتابخانهها و منابعی را فراهم میکند که توسعهدهندگان و محققان را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشینی را به طور کارآمد بسازند و به کار گیرند. در زمینه شبکههای عصبی عمیق (DNNs)، TensorFlow نه تنها قادر به آموزش این مدلها است، بلکه تسهیل میکند.
هدف از تکرار چندین بار روی مجموعه داده در طول آموزش چیست؟
هنگام آموزش یک مدل شبکه عصبی در زمینه یادگیری عمیق، تکرار چندین بار روی مجموعه دادهها معمول است. این فرآیند که به عنوان آموزش مبتنی بر عصر شناخته میشود، هدفی حیاتی در بهینهسازی عملکرد مدل و دستیابی به تعمیم بهتر دارد. دلیل اصلی تکرار چندباره مجموعه داده در طول آموزش است
ساختار مدل ترجمه ماشین عصبی چیست؟
مدل ترجمه ماشین عصبی (NMT) یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق است که انقلابی در زمینه ترجمه ماشینی ایجاد کرده است. به دلیل توانایی آن در تولید ترجمه های با کیفیت بالا با مدل سازی مستقیم نقشه برداری بین زبان های مبدأ و مقصد، محبوبیت قابل توجهی به دست آورده است. در این پاسخ، ساختار مدل NMT را با برجسته کردن بررسی خواهیم کرد
خروجی مدل شبکه عصبی در بازی AI Pong چگونه نمایش داده می شود؟
در بازی AI Pong که با استفاده از TensorFlow.js پیاده سازی شده است، خروجی مدل شبکه عصبی به گونه ای نمایش داده می شود که بازی را قادر می سازد تصمیم بگیرد و به اقدامات بازیکن پاسخ دهد. برای درک چگونگی دستیابی به این، بیایید به جزئیات مکانیک بازی و نقش شبکه عصبی بپردازیم.
چگونه شبکه خود را با استفاده از تابع "fit" آموزش دهیم؟ چه پارامترهایی را می توان در طول تمرین تنظیم کرد؟
تابع "fit" در TensorFlow برای آموزش مدل شبکه عصبی استفاده می شود. آموزش شبکه شامل تنظیم وزن و بایاس پارامترهای مدل بر اساس داده های ورودی و خروجی مورد نظر است. این فرآیند به عنوان بهینهسازی شناخته میشود و برای یادگیری و پیشبینی دقیق شبکه بسیار مهم است. برای آموزش
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
هنگام استفاده از شبکه عصبی برای پیشبینی اکشن، عملکرد در طول هر تکرار بازی چگونه انتخاب میشود؟
در طول هر تکرار بازی هنگام استفاده از شبکه عصبی برای پیشبینی عمل، عمل بر اساس خروجی شبکه عصبی انتخاب میشود. شبکه عصبی وضعیت فعلی بازی را به عنوان ورودی می گیرد و توزیع احتمال را بر روی اقدامات ممکن ایجاد می کند. سپس اقدام انتخاب شده بر اساس انتخاب می شود
چگونه لایه ورودی را در تابع تعریف مدل شبکه عصبی ایجاد کنیم؟
برای ایجاد لایه ورودی در تابع تعریف مدل شبکه عصبی، باید مفاهیم اساسی شبکه های عصبی و نقش لایه ورودی در معماری کلی را درک کنیم. در زمینه آموزش یک شبکه عصبی برای انجام یک بازی با استفاده از TensorFlow و OpenAI، لایه ورودی به عنوان
هدف یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با برنامه نویسی سنتی دارد؟
هدف یادگیری ماشینی توسعه الگوریتمها و مدلهایی است که رایانهها را قادر میسازد تا به طور خودکار از تجربه یاد بگیرند و پیشرفت کنند، بدون اینکه به طور واضح برنامهریزی شوند. این با برنامه نویسی سنتی، که در آن دستورالعمل های صریح برای انجام وظایف خاص ارائه می شود، متفاوت است. یادگیری ماشینی شامل ایجاد و آموزش مدل هایی است که می توانند الگوها را یاد بگیرند و پیش بینی کنند