شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این یک جزء اساسی از هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین است. شبکههای عصبی برای پردازش و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در دادهها طراحی شدهاند که به آنها امکان پیشبینی، تشخیص الگوها و حل میدهد.
آیا ویژگی هایی که داده ها را نشان می دهند باید در قالب عددی و در ستون های ویژگی سازماندهی شوند؟
در زمینه یادگیری ماشینی، به ویژه در زمینه داده های بزرگ برای مدل های آموزشی در فضای ابری، نمایش داده ها نقش مهمی در موفقیت فرآیند یادگیری ایفا می کند. ویژگیها، که خصوصیات یا ویژگیهای قابل اندازهگیری فردی دادهها هستند، معمولاً در ستونهای ویژگی سازماندهی میشوند. در حالی که هست
میزان یادگیری در یادگیری ماشین چقدر است؟
نرخ یادگیری یک پارامتر تنظیم مدل حیاتی در زمینه یادگیری ماشین است. اندازه گام را در هر تکرار مرحله آموزشی بر اساس اطلاعات به دست آمده از مرحله آموزش قبلی تعیین می کند. با تنظیم نرخ یادگیری، میتوانیم نرخ یادگیری مدل از دادههای آموزشی و
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
در مورد اجرای مدلهای ML در یک راهاندازی ترکیبی، با مدلهای موجود که به صورت محلی اجرا میشوند و نتایج به ابر ارسال میشوند، چطور؟
اجرای مدلهای یادگیری ماشین (ML) در یک راهاندازی ترکیبی، که در آن مدلهای موجود به صورت محلی اجرا میشوند و نتایج آنها به ابر ارسال میشود، میتواند مزایای متعددی از نظر انعطافپذیری، مقیاسپذیری و مقرونبهصرفه بودن ارائه دهد. این رویکرد از نقاط قوت منابع محاسباتی محلی و مبتنی بر ابر استفاده میکند و به سازمانها اجازه میدهد از زیرساختهای موجود خود در حین استفاده استفاده کنند.
Kaggle Kernels چه نوع کاربرانی دارد؟
Kaggle Kernels یک پلتفرم آنلاین است که به طیف وسیعی از کاربران علاقه مند به جنبه های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پاسخ می دهد. پایگاه کاربران Kaggle Kernels متنوع است و شامل افراد مبتدی و متخصص در این زمینه می شود. این پلتفرم به عنوان یک محیط مشارکتی عمل می کند که در آن کاربران می توانند به اشتراک بگذارند، کاوش کنند و بسازند
معایب آموزش توزیع شده چیست؟
آموزش های توزیع شده در زمینه هوش مصنوعی (AI) در سال های اخیر به دلیل توانایی آن در تسریع فرآیند آموزش با استفاده از منابع محاسباتی متعدد، توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده است. با این حال، مهم است که اذعان کنیم که چندین معایب مرتبط با آموزش توزیع شده نیز وجود دارد. بیایید این اشکالات را به تفصیل بررسی کنیم و یک جامع ارائه دهیم
معایب NLG چیست؟
تولید زبان طبیعی (NLG) زیر شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر تولید متن یا گفتار شبیه انسان بر اساس داده های ساختاریافته تمرکز دارد. در حالی که NLG توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده و با موفقیت در حوزه های مختلف به کار گرفته شده است، مهم است که اذعان کنیم که چندین معایب مرتبط با این فناوری وجود دارد. اجازه دهید برخی را بررسی کنیم
چگونه داده های بزرگ را در مدل هوش مصنوعی بارگیری کنیم؟
بارگذاری کلان داده در یک مدل هوش مصنوعی گامی مهم در فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشینی است. این شامل مدیریت حجم زیادی از داده ها به طور موثر و موثر برای اطمینان از نتایج دقیق و معنادار است. ما مراحل و تکنیکهای مختلفی را که در بارگذاری کلان دادهها در یک مدل هوش مصنوعی، بهویژه با استفاده از Google وجود دارد، بررسی خواهیم کرد
خدمت به مدل یعنی چه؟
ارائه یک مدل در زمینه هوش مصنوعی (AI) به فرآیند در دسترس ساختن یک مدل آموزشدیده برای پیشبینی یا انجام سایر وظایف در یک محیط تولید اشاره دارد. این شامل استقرار مدل در یک سرور یا زیرساخت ابری است که در آن میتواند دادههای ورودی را دریافت، پردازش کند و خروجی مورد نظر را تولید کند.