Paano tayo makakagawa ng mga hula gamit ang mga estimator sa Google Cloud Machine Learning, at ano ang mga hamon ng pag-uuri ng mga larawan ng damit?
Sa Google Cloud Machine Learning, maaaring gumawa ng mga hula gamit ang mga estimator, na mga high-level na API na nagpapasimple sa proseso ng pagbuo at pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Nagbibigay ang mga estimator ng interface para sa pagsasanay, pagsusuri, at hula, na ginagawang mas madali ang pagbuo ng matatag at nasusukat na mga solusyon sa pag-aaral ng makina. Upang gumawa ng mga hula gamit ang mga estimator sa Google Cloud Machine
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Kaso ng paggamit ng pag-aaral ng machine sa fashion, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ilang hyperparameter na maaari naming eksperimento upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa aming modelo?
Upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa aming modelo ng machine learning, mayroong ilang hyperparameter na maaari naming eksperimento. Ang mga hyperparameter ay mga adjustable na parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Kinokontrol nila ang pag-uugali ng algorithm ng pag-aaral at may malaking epekto sa pagganap ng modelo. Ang isang mahalagang hyperparameter na dapat isaalang-alang ay
Paano namin mapapabuti ang pagganap ng aming modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier?
Upang pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng paglipat sa isang deep neural network (DNN) classifier sa larangan ng machine learning use case sa uso, maraming mahahalagang hakbang ang maaaring gawin. Ang mga malalim na neural network ay nagpakita ng mahusay na tagumpay sa iba't ibang mga domain, kabilang ang mga gawain sa computer vision tulad ng pag-uuri ng imahe, pagtuklas ng bagay, at pag-segment. Sa pamamagitan ng
Paano tayo bubuo ng linear classifier gamit ang Estimator Framework ng TensorFlow sa Google Cloud Machine Learning?
Upang bumuo ng linear classifier gamit ang Estimator Framework ng TensorFlow sa Google Cloud Machine Learning, maaari mong sundin ang isang hakbang-hakbang na proseso na kinabibilangan ng paghahanda ng data, kahulugan ng modelo, pagsasanay, pagsusuri, at hula. Ang komprehensibong paliwanag na ito ay gagabay sa iyo sa bawat isa sa mga hakbang na ito, na nagbibigay ng didaktikong halaga batay sa makatotohanang kaalaman. 1. Paghahanda ng Datos: Bago magtayo ng a
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Kaso ng paggamit ng pag-aaral ng machine sa fashion, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng dataset ng Fashion-MNIST at ng classic na dataset ng MNIST?
Ang dataset ng Fashion-MNIST at ang classic na dataset ng MNIST ay dalawang sikat na dataset na ginagamit sa larangan ng machine learning para sa mga gawain sa pag-uuri ng larawan. Bagama't ang parehong mga dataset ay binubuo ng mga grayscale na larawan at karaniwang ginagamit para sa pag-benchmark at pagsusuri ng mga algorithm ng machine learning, mayroong ilang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga ito. Una, ang classic na dataset ng MNIST ay naglalaman ng mga larawan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Kaso ng paggamit ng pag-aaral ng machine sa fashion, Pagsusuri sa pagsusulit