آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، اندازه مجموعه داده نقش مهمی در فرآیند ارزیابی دارد. رابطه بین اندازه مجموعه داده و الزامات ارزیابی پیچیده است و به عوامل مختلفی بستگی دارد. با این حال، به طور کلی درست است که با افزایش اندازه مجموعه داده، کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی می تواند باشد
آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، بهویژه شبکههای عصبی عمیق (DNN)، توانایی کنترل تعداد لایهها و گرهها در هر لایه یک جنبه اساسی از سفارشیسازی معماری مدل است. هنگام کار با DNN در زمینه Google Cloud Machine Learning، آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان نقش مهمی ایفا می کند.
کدام الگوریتم ML برای آموزش مدل برای مقایسه اسناد داده ها مناسب است؟
یکی از الگوریتمهایی که برای آموزش مدلی برای مقایسه اسناد دادهها مناسب است، الگوریتم شباهت کسینوس است. تشابه کسینوس معیاری برای تشابه بین دو بردار غیر صفر از فضای حاصلضرب داخلی است که کسینوس زاویه بین آنها را اندازه گیری می کند. در زمینه مقایسه اسناد از آن برای تعیین استفاده می شود
تفاوت های اصلی در بارگذاری و آموزش مجموعه داده Iris بین نسخه های Tensorflow 1 و Tensorflow 2 چیست؟
کد اصلی ارائه شده برای بارگیری و آموزش مجموعه داده عنبیه برای TensorFlow 1 طراحی شده است و ممکن است با TensorFlow 2 کار نکند. این اختلاف به دلیل تغییرات و به روز رسانی های معینی است که در این نسخه جدیدتر TensorFlow معرفی شده است، که البته در ادامه به تفصیل توضیح داده خواهد شد. موضوعاتی که مستقیماً به TensorFlow مربوط می شود
چگونه مجموعه داده های TensorFlow را در Jupyter در پایتون بارگیری کنیم و از آنها برای نشان دادن برآوردگرها استفاده کنیم؟
مجموعه دادههای TensorFlow (TFDS) مجموعهای از مجموعههای داده آماده برای استفاده با TensorFlow است که راهی مناسب برای دسترسی و دستکاری مجموعههای داده مختلف برای وظایف یادگیری ماشینی فراهم میکند. از سوی دیگر، تخمینگرها APIهای TensorFlow سطح بالایی هستند که فرآیند ایجاد مدلهای یادگیری ماشین را ساده میکنند. برای بارگیری مجموعه داده های TensorFlow در Jupyter با استفاده از پایتون و نشان دادن
تفاوت بین TensorFlow و TensorBoard چیست؟
TensorFlow و TensorBoard هر دو ابزارهایی هستند که به طور گسترده در زمینه یادگیری ماشین، به ویژه برای توسعه و تجسم مدل استفاده می شوند. در حالی که آنها مرتبط هستند و اغلب با هم استفاده می شوند، تفاوت های مشخصی بین این دو وجود دارد. TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. مجموعه ای جامع از ابزارها و
چگونه تشخیص دهیم که مدل بیش از حد نصب شده است؟
برای تشخیص اینکه آیا یک مدل بیش از حد برازش شده است، باید مفهوم اضافه برازش و پیامدهای آن در یادگیری ماشین را درک کرد. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل عملکرد فوقالعادهای روی دادههای آموزشی داشته باشد، اما نتواند به دادههای جدید و نادیده تعمیم یابد. این پدیده برای توانایی پیش بینی مدل مضر است و می تواند منجر به عملکرد ضعیف شود
مقیاس پذیری الگوریتم های یادگیری آموزشی چیست؟
مقیاسپذیری الگوریتمهای یادگیری آموزشی یک جنبه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. این به توانایی یک سیستم یادگیری ماشینی برای مدیریت کارآمد مقادیر زیادی از داده ها و افزایش عملکرد آن با افزایش اندازه مجموعه داده اشاره دارد. این امر به ویژه هنگام برخورد با مدلهای پیچیده و مجموعه دادههای عظیم مهم است
چگونه می توان الگوریتم های یادگیری را بر اساس داده های نامرئی ایجاد کرد؟
فرآیند ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی شامل چندین مرحله و ملاحظات است. به منظور توسعه یک الگوریتم برای این منظور، درک ماهیت داده های نامرئی و چگونگی استفاده از آن در وظایف یادگیری ماشین ضروری است. بیایید رویکرد الگوریتمی ایجاد الگوریتم های یادگیری را بر اساس توضیح دهیم
ایجاد الگوریتم هایی که بر اساس داده ها یاد می گیرند، پیش بینی می کنند و تصمیم می گیرند به چه معناست؟
ایجاد الگوریتمهایی که بر اساس دادهها یاد میگیرند، نتایج را پیشبینی میکنند و تصمیمگیری میکنند، هسته اصلی یادگیری ماشینی در زمینه هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل آموزش مدلهایی است که از دادهها استفاده میکنند و به آنها اجازه میدهد الگوها را تعمیم دهند و پیشبینیها یا تصمیمگیریهای دقیقی روی دادههای جدید و نادیده بگیرند. در زمینه Google Cloud Machine