چگونه میتوانیم با استفاده از برآوردگرها در Google Cloud Machine Learning پیشبینی کنیم، و چالشهای طبقهبندی تصاویر لباس چیست؟
در Google Cloud Machine Learning، میتوان با استفاده از تخمینگرها، پیشبینیهایی انجام داد که APIهای سطح بالایی هستند که فرآیند ساخت و آموزش مدلهای یادگیری ماشین را ساده میکنند. برآوردگرها رابطی برای آموزش، ارزیابی و پیشبینی فراهم میکنند و توسعه راهحلهای یادگیری ماشینی قوی و مقیاسپذیر را آسانتر میکنند. برای پیش بینی با استفاده از برآوردگرها در Google Cloud Machine
برخی از فراپارامترهایی که می توانیم برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل خود آزمایش کنیم کدامند؟
برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل یادگیری ماشین ما، چندین ابرپارامتر وجود دارد که میتوانیم آنها را آزمایش کنیم. هایپرپارامترها پارامترهای قابل تنظیمی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می شوند. آنها رفتار الگوریتم یادگیری را کنترل می کنند و تأثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل دارند. یکی از فراپارامترهای مهمی که باید در نظر گرفت این است
چگونه می توانیم عملکرد مدل خود را با تغییر به طبقه بندی کننده شبکه عصبی عمیق (DNN) بهبود دهیم؟
برای بهبود عملکرد یک مدل با سوئیچ کردن به طبقهبندیکننده شبکه عصبی عمیق (DNN) در زمینه استفاده از یادگیری ماشین در مد، چندین مرحله کلیدی را میتوان انجام داد. شبکههای عصبی عمیق در حوزههای مختلف، از جمله وظایف بینایی رایانهای مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیمبندی، موفقیت زیادی از خود نشان دادهاند. توسط
چگونه با استفاده از چارچوب تخمینگر TensorFlow در Google Cloud Machine Learning یک طبقهبندی خطی بسازیم؟
برای ساختن یک طبقهبندی خطی با استفاده از چارچوب تخمینگر TensorFlow در یادگیری ماشین ابری گوگل، میتوانید یک فرآیند گام به گام را دنبال کنید که شامل آمادهسازی دادهها، تعریف مدل، آموزش، ارزیابی و پیشبینی است. این توضیح جامع شما را از طریق هر یک از این مراحل راهنمایی می کند و ارزش آموزشی را بر اساس دانش واقعی ارائه می دهد. 1. آماده سازی داده ها: قبل از ساختن الف
تفاوت بین مجموعه داده Fashion-MNIST و مجموعه داده کلاسیک MNIST چیست؟
مجموعه داده Fashion-MNIST و مجموعه داده کلاسیک MNIST دو مجموعه داده محبوبی هستند که در زمینه یادگیری ماشین برای کارهای طبقه بندی تصویر استفاده می شوند. در حالی که هر دو مجموعه داده از تصاویر در مقیاس خاکستری تشکیل شده اند و معمولاً برای محک زدن و ارزیابی الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شوند، چندین تفاوت کلیدی بین آنها وجود دارد. اولا، مجموعه داده کلاسیک MNIST حاوی تصاویر است