Maaari bang bigyang-kahulugan ang malalim na pag-aaral bilang pagtukoy at pagsasanay sa isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN)?
Ang malalim na pag-aaral ay maaaring bigyang-kahulugan bilang pagtukoy at pagsasanay ng isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN). Ang deep learning ay isang subfield ng machine learning na nakatuon sa pagsasanay ng mga artipisyal na neural network na may maraming layer, na kilala rin bilang deep neural network. Ang mga network na ito ay idinisenyo upang matutunan ang mga hierarchical na representasyon ng data, na nagbibigay-daan sa kanila
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
Ang Google TensorFlow framework ay talagang nagbibigay-daan sa mga developer na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, na nagbibigay-daan para sa pagpapalit ng coding sa configuration. Nagbibigay ang feature na ito ng malaking kalamangan sa mga tuntunin ng pagiging produktibo at kadalian ng paggamit, dahil pinapasimple nito ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Isa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Tama ba na kung ang dataset ay malaki ang isa ay nangangailangan ng mas kaunting pagsusuri, na nangangahulugan na ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri ay maaaring bawasan sa pagtaas ng laki ng dataset?
Sa larangan ng machine learning, ang laki ng dataset ay gumaganap ng mahalagang papel sa proseso ng pagsusuri. Ang ugnayan sa pagitan ng laki ng dataset at mga kinakailangan sa pagsusuri ay kumplikado at nakadepende sa iba't ibang salik. Gayunpaman, sa pangkalahatan ay totoo na habang lumalaki ang laki ng dataset, maaaring maging ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
Sa larangan ng machine learning, partikular na ang mga deep neural network (DNN), ang kakayahang kontrolin ang bilang ng mga layer at node sa loob ng bawat layer ay isang pangunahing aspeto ng pag-customize ng arkitektura ng modelo. Kapag nagtatrabaho sa mga DNN sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang array na ibinigay bilang nakatagong argumento ay gumaganap ng isang mahalagang papel
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Paano makilala na ang modelo ay overfitted?
Upang makilala kung ang isang modelo ay na-overfit, dapat na maunawaan ng isa ang konsepto ng overfitting at ang mga implikasyon nito sa machine learning. Ang overfitting ay nangyayari kapag ang isang modelo ay gumaganap nang mahusay sa data ng pagsasanay ngunit nabigong mag-generalize sa bago, hindi nakikitang data. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay nakakapinsala sa kakayahang hulaan ng modelo at maaaring humantong sa mahinang pagganap
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Ano ang mga neural network at malalim na neural network?
Ang mga neural network at malalim na neural network ay mga pangunahing konsepto sa larangan ng artificial intelligence at machine learning. Ang mga ito ay makapangyarihang mga modelo na inspirasyon ng istraktura at functionality ng utak ng tao, na may kakayahang matuto at gumawa ng mga hula mula sa kumplikadong data. Ang neural network ay isang computational model na binubuo ng magkakaugnay na mga artipisyal na neuron, na kilala rin
Bakit tinatawag na malalim ang mga deep neural network?
Ang mga malalim na neural network ay tinatawag na "malalim" dahil sa kanilang maraming mga layer, sa halip na ang bilang ng mga node. Ang terminong "malalim" ay tumutukoy sa lalim ng network, na tinutukoy ng bilang ng mga layer na mayroon ito. Ang bawat layer ay binubuo ng isang hanay ng mga node, na kilala rin bilang mga neuron, na nagsasagawa ng mga pagkalkula sa input
Ano ang mga pakinabang at disadvantages ng pagdaragdag ng higit pang mga node sa DNN?
Ang pagdaragdag ng higit pang mga node sa isang Deep Neural Network (DNN) ay maaaring magkaroon ng parehong mga pakinabang at disadvantages. Upang maunawaan ang mga ito, mahalagang magkaroon ng malinaw na pag-unawa sa kung ano ang mga DNN at kung paano gumagana ang mga ito. Ang mga DNN ay isang uri ng artipisyal na neural network na idinisenyo upang gayahin ang istraktura at paggana ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Ano ang nawawalang gradient na problema?
Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network, partikular sa konteksto ng mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient. Ito ay tumutukoy sa isyu ng exponentially diminishing gradients habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa mga layer ng isang malalim na network sa panahon ng proseso ng pag-aaral. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay maaaring makabuluhang hadlangan ang convergence
Ano ang ilan sa mga disbentaha ng paggamit ng malalim na neural network kumpara sa mga linear na modelo?
Ang mga malalim na neural network ay nakakuha ng makabuluhang atensyon at katanyagan sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa mga gawain sa pag-aaral ng makina. Gayunpaman, mahalagang kilalanin na wala silang mga kakulangan kung ihahambing sa mga linear na modelo. Sa tugon na ito, tutuklasin natin ang ilan sa mga limitasyon ng malalim na neural network at kung bakit linear
- 1
- 2