Paano maiiba ang real-world na data sa mga dataset na ginamit sa mga tutorial?
Ang real-world na data ay maaaring makabuluhang mag-iba mula sa mga dataset na ginagamit sa mga tutorial, partikular sa larangan ng artificial intelligence, partikular na malalim na pag-aaral sa TensorFlow at 3D convolutional neural network (CNNs) para sa lung cancer detection sa Kaggle competition. Habang ang mga tutorial ay kadalasang nagbibigay ng pinasimple at na-curate na mga dataset para sa mga layuning didactic, ang real-world na data ay karaniwang mas kumplikado at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pagsasaalang-alang na partikular sa ML kapag bumubuo ng isang ML application?
Kapag nagde-develop ng machine learning (ML) application, mayroong ilang partikular na ML na pagsasaalang-alang na kailangang isaalang-alang. Ang mga pagsasaalang-alang na ito ay mahalaga upang matiyak ang pagiging epektibo, kahusayan, at pagiging maaasahan ng modelo ng ML. Sa sagot na ito, tatalakayin natin ang ilan sa mga pangunahing pagsasaalang-alang na partikular sa ML na dapat tandaan ng mga developer kapag