Ang layunin ng pagbuo ng mga sample ng pagsasanay sa konteksto ng pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro ay upang mabigyan ang network ng magkakaibang at kinatawan na hanay ng mga halimbawa na maaari nitong matutunan. Ang mga sample ng pagsasanay, na kilala rin bilang data ng pagsasanay o mga halimbawa ng pagsasanay, ay mahalaga para sa pagtuturo sa isang neural network kung paano gumawa ng matalinong mga desisyon at gumawa ng mga naaangkop na aksyon sa isang kapaligiran ng laro.
Sa larangan ng artificial intelligence, partikular ang malalim na pag-aaral kasama ang TensorFlow, ang pagsasanay sa isang neural network upang maglaro ng isang laro ay nagsasangkot ng isang proseso na tinatawag na pinangangasiwaang pag-aaral. Nangangailangan ang prosesong ito ng malaking halaga ng may label na data, na binubuo ng mga halimbawa ng pag-input na ipinares sa kanilang mga katumbas na gustong mga output. Ang mga may label na halimbawang ito ay nagsisilbing mga sample ng pagsasanay na ginagamit upang sanayin ang neural network.
Ang pagbuo ng mga sample ng pagsasanay ay nagsasangkot ng pagkolekta ng data mula sa kapaligiran ng laro, tulad ng mga obserbasyon ng estado at mga pagkilos na ginawa. Ang data na ito ay nilalagyan ng label ng mga gustong output, na karaniwang ang pinakamainam na aksyon o diskarte sa laro. Pagkatapos ay ginagamit ang may label na data upang sanayin ang neural network upang mahulaan ang mga tamang aksyon batay sa mga naobserbahang estado ng laro.
Ang layunin ng pagbuo ng mga sample ng pagsasanay ay maaaring ipaliwanag mula sa isang didactic na pananaw. Sa pamamagitan ng pagbibigay sa neural network ng magkakaibang hanay ng mga sample ng pagsasanay, matututunan nitong gawing pangkalahatan ang mga pattern at gumawa ng mga tumpak na hula sa mga katulad na sitwasyon. Kung mas iba-iba at kinatawan ang mga sample ng pagsasanay, mas mahusay na magagawa ng neural network ang iba't ibang mga sitwasyon at makakaangkop sa mga bagong sitwasyon.
Halimbawa, isaalang-alang ang pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng chess. Ang mga sample ng pagsasanay ay binubuo ng iba't ibang mga pagsasaayos ng board at ang kaukulang pinakamainam na galaw. Sa pamamagitan ng paglalantad sa neural network sa malawak na hanay ng mga posisyon at galaw ng board, matututunan nitong kilalanin ang mga pattern at bumuo ng mga diskarte para sa paggawa ng matalinong mga desisyon sa iba't ibang sitwasyon ng laro.
Ang pagbuo ng mga sample ng pagsasanay ay nakakatulong din sa pagtagumpayan sa problema ng overfitting, kung saan ang neural network ay nagiging masyadong dalubhasa sa data ng pagsasanay at nabigong mag-generalize sa mga bago, hindi nakikitang mga halimbawa. Sa pamamagitan ng pagbibigay ng magkakaibang hanay ng mga sample ng pagsasanay, nalantad ang network sa iba't ibang variation at matututong gawing pangkalahatan ang kaalaman nito sa mga hindi nakikitang sitwasyon.
Ang layunin ng pagbuo ng mga sample ng pagsasanay sa konteksto ng pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro ay upang mabigyan ang network ng magkakaibang at kinatawan na hanay ng mga halimbawa na maaari nitong matutunan. Ang mga sample ng pagsasanay na ito ay nagbibigay-daan sa network na matuto ng mga pattern, bumuo ng mga diskarte, at gumawa ng mga tumpak na hula sa iba't ibang sitwasyon ng laro. Sa pamamagitan ng pagbuo ng malawak na hanay ng mga sample ng pagsasanay, malalampasan ng network ang problema ng overfitting at gawing pangkalahatan ang kaalaman nito sa mga bago, hindi nakikitang mga halimbawa.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow:
- Ang Keras ba ay isang mas mahusay na Deep Learning TensorFlow library kaysa sa TFlearn?
- Sa TensorFlow 2.0 at mas bago, hindi na direktang ginagamit ang mga session. Mayroon bang anumang dahilan upang gamitin ang mga ito?
- Ano ang isang mainit na encoding?
- Ano ang layunin ng pagtatatag ng koneksyon sa database ng SQLite at paglikha ng cursor object?
- Anong mga module ang na-import sa ibinigay na Python code snippet para sa paglikha ng istraktura ng database ng chatbot?
- Ano ang ilang key-value pairs na maaaring hindi kasama sa data kapag iniimbak ito sa isang database para sa isang chatbot?
- Paano nakakatulong ang pag-iimbak ng may-katuturang impormasyon sa isang database sa pamamahala ng malalaking halaga ng data?
- Ano ang layunin ng paglikha ng isang database para sa isang chatbot?
- Ano ang ilang mga pagsasaalang-alang kapag pumipili ng mga checkpoint at nagsasaayos sa lapad ng beam at bilang ng mga pagsasalin sa bawat input sa proseso ng hinuha ng chatbot?
- Bakit mahalagang patuloy na subukan at tukuyin ang mga kahinaan sa pagganap ng isang chatbot?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLTF Deep Learning sa TensorFlow
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Pagsasanay ng isang neural network upang maglaro ng isang laro sa TensorFlow at Open AI (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Data ng pagsasanay (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit