Ano ang malalaking modelo ng lingguwistika?
Ang malalaking linguistic na modelo ay isang makabuluhang pag-unlad sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) at nagkaroon ng katanyagan sa iba't ibang aplikasyon, kabilang ang natural na pagpoproseso ng wika (NLP) at pagsasalin ng makina. Idinisenyo ang mga modelong ito upang maunawaan at makabuo ng text na tulad ng tao sa pamamagitan ng paggamit ng napakaraming data ng pagsasanay at mga advanced na diskarte sa machine learning. Sa tugon na ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang 7 mga hakbang ng pag-aaral ng makina
Ano ang transfer learning at bakit ito ang pangunahing use case para sa TensorFlow.js?
Ang paglipat ng pag-aaral ay isang mahusay na pamamaraan sa larangan ng malalim na pag-aaral na nagpapahintulot sa mga pre-trained na modelo na magamit bilang panimulang punto para sa paglutas ng mga bagong gawain. Ito ay nagsasangkot ng pagkuha ng isang modelo na sinanay sa isang malaking dataset at muling paggamit ng natutunan nitong kaalaman upang malutas ang ibang ngunit nauugnay na problema. Ang diskarte na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Malalim na pag-aaral sa browser gamit ang TensorFlow.js, pagpapakilala, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagbuo ng modelo ng Neural Structured Learning para sa pag-uuri ng dokumento?
Ang pagbuo ng isang Neural Structured Learning (NSL) na modelo para sa pag-uuri ng dokumento ay nagsasangkot ng ilang hakbang, bawat isa ay mahalaga sa pagbuo ng isang matatag at tumpak na modelo. Sa paliwanag na ito, susuriin natin ang detalyadong proseso ng pagbuo ng naturang modelo, na nagbibigay ng komprehensibong pag-unawa sa bawat hakbang. Hakbang 1: Paghahanda ng Datos Ang unang hakbang ay ang pangangalap at
Paano hinihikayat ng TensorFlow Hub ang collaborative na pagbuo ng modelo?
Ang TensorFlow Hub ay isang mahusay na tool na naghihikayat ng collaborative na pagbuo ng modelo sa larangan ng Artificial Intelligence. Nagbibigay ito ng sentralisadong imbakan ng mga pre-trained na modelo, na madaling maibahagi, magamit muli, at mapabuti ng komunidad ng AI. Itinataguyod nito ang pakikipagtulungan at pinabilis ang pagbuo ng mga bagong modelo, na nakakatipid ng oras at pagsisikap para sa mga mananaliksik at
Ano ang layunin ng pag-fine-tune ng isang sinanay na modelo?
Ang pagpino sa isang sinanay na modelo ay isang mahalagang hakbang sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning. Ito ay nagsisilbi sa layunin ng pag-adapt ng isang pre-trained na modelo sa isang partikular na gawain o dataset, sa gayon ay pinapahusay ang pagganap nito at ginagawa itong mas angkop para sa mga real-world na application. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pagsasaayos ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pangkalahatang-ideya ng pag-aaral ng Google machine, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano pinapasimple ng transfer learning ang proseso ng pagsasanay para sa mga object detection model?
Ang paglipat ng pag-aaral ay isang mahusay na pamamaraan sa larangan ng artificial intelligence na nagpapasimple sa proseso ng pagsasanay para sa mga modelo ng pagtuklas ng bagay. Nagbibigay-daan ito sa paglipat ng kaalamang natutunan mula sa isang gawain patungo sa isa pa, na nagpapahintulot sa modelo na magamit ang mga pre-trained na modelo at makabuluhang bawasan ang dami ng data ng pagsasanay na kinakailangan. Sa konteksto ng Google Cloud
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pagtuklas ng object ng TensorFlow sa iOS, Pagsusuri sa pagsusulit