Bakit kailangan nating maglapat ng mga pag-optimize sa machine learning?
Ang mga pag-optimize ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa machine learning dahil binibigyang-daan tayo ng mga ito na pahusayin ang performance at kahusayan ng mga modelo, na humahantong sa mas tumpak na mga hula at mas mabilis na oras ng pagsasanay. Sa larangan ng artificial intelligence, partikular na ang advanced deep learning, ang mga diskarte sa pag-optimize ay mahalaga para makamit ang mga makabagong resulta. Isa sa mga pangunahing dahilan ng pag-aaplay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Optimization, Pag-optimize para sa pag-aaral ng makina
Kailan nangyayari ang overfitting?
Ang overfitting ay nangyayari sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa domain ng advanced deep learning, mas partikular sa mga neural network, na siyang mga pundasyon ng larangang ito. Ang overfitting ay isang kababalaghan na nangyayari kapag ang isang machine learning model ay nasanay nang husto sa isang partikular na dataset, hanggang sa ito ay nagiging sobrang dalubhasa.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neural network, Mga pundasyon ng neural network
Para saan ang Convolutional Neural Networks unang idinisenyo?
Ang mga convolutional neural network (CNNs) ay unang idinisenyo para sa layunin ng pagkilala ng imahe sa larangan ng computer vision. Ang mga network na ito ay isang espesyal na uri ng artipisyal na neural network na napatunayang lubos na epektibo sa pagsusuri ng visual na data. Ang pag-unlad ng mga CNN ay hinihimok ng pangangailangan na lumikha ng mga modelo na maaaring tumpak
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Advanced na paningin ng computer, Mga koneksyon na neural network para sa pagkilala sa imahe
Maaari bang pangasiwaan ng Convolutional Neural Networks ang sunud-sunod na data sa pamamagitan ng pagsasama ng mga convolution sa paglipas ng panahon, gaya ng ginamit sa mga modelong Convolutional Sequence to Sequence?
Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) ay malawakang ginagamit sa larangan ng computer vision para sa kanilang kakayahang kumuha ng mga makabuluhang feature mula sa mga larawan. Gayunpaman, ang kanilang aplikasyon ay hindi limitado sa pagpoproseso ng imahe lamang. Sa mga nakalipas na taon, sinaliksik ng mga mananaliksik ang paggamit ng mga CNN para sa paghawak ng sunud-sunod na data, gaya ng data ng text o time series. Isa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neural network, Mga pundasyon ng neural network
Umaasa ba ang Generative Adversarial Networks (GANs) sa ideya ng generator at discriminator?
Ang mga GAN ay partikular na idinisenyo batay sa konsepto ng generator at discriminator. Ang mga GAN ay isang klase ng mga modelo ng malalim na pag-aaral na binubuo ng dalawang pangunahing bahagi: isang generator at isang discriminator. Ang generator sa isang GAN ay may pananagutan sa paglikha ng mga sample ng synthetic na data na kahawig ng data ng pagsasanay. Ito ay tumatagal ng random na ingay bilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Mga advanced na nabuong modelo, Mga modernong modelo ng latent variable