Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Sa larangan ng artificial intelligence at machine learning, ang mga neural network-based na algorithm ay may mahalagang papel sa paglutas ng mga kumplikadong problema at paggawa ng mga hula batay sa data. Ang mga algorithm na ito ay binubuo ng magkakaugnay na mga layer ng mga node, na inspirasyon ng istraktura ng utak ng tao. Upang epektibong sanayin at magamit ang mga neural network, maraming pangunahing parameter ang mahalaga sa
Ano ang TensorBoard?
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang visualization tool sa larangan ng machine learning na karaniwang nauugnay sa TensorFlow, ang open-source machine learning library ng Google. Dinisenyo ito para tulungan ang mga user na maunawaan, i-debug, at i-optimize ang performance ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagbibigay ng suite ng mga visualization tool. Binibigyang-daan ng TensorBoard ang mga user na mailarawan ang iba't ibang aspeto ng kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning library na binuo ng Google na malawakang ginagamit sa larangan ng artificial intelligence. Idinisenyo ito upang payagan ang mga mananaliksik at developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Ang TensorFlow ay partikular na kilala para sa kanyang flexibility, scalability, at kadalian ng paggamit, na ginagawa itong isang popular na pagpipilian para sa parehong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang classifier?
Ang isang classifier sa konteksto ng machine learning ay isang modelo na sinanay upang hulaan ang kategorya o klase ng isang ibinigay na input data point. Isa itong pangunahing konsepto sa pinangangasiwaang pag-aaral, kung saan natututo ang algorithm mula sa may label na data ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Ang mga classifier ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
Ang sabik na pagpapatupad sa TensorFlow ay isang mode na nagbibigay-daan para sa mas intuitive at interactive na pag-develop ng mga modelo ng machine learning. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa panahon ng prototyping at pag-debug na mga yugto ng pagbuo ng modelo. Sa TensorFlow, ang sabik na pagpapatupad ay isang paraan ng pagpapatupad kaagad ng mga operasyon upang maibalik ang mga konkretong halaga, kumpara sa tradisyonal na graph-based na pagpapatupad kung saan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Bakit inalis ang mga session mula sa TensorFlow 2.0 pabor sa sabik na pagpapatupad?
Sa TensorFlow 2.0, ang konsepto ng mga session ay inalis sa pabor sa sabik na pagpapatupad, dahil ang sabik na pagpapatupad ay nagbibigay-daan para sa agarang pagsusuri at mas madaling pag-debug ng mga operasyon, na ginagawang mas intuitive at Pythonic ang proseso. Ang pagbabagong ito ay kumakatawan sa isang makabuluhang pagbabago sa kung paano gumagana at nakikipag-ugnayan ang TensorFlow sa mga user. Sa TensorFlow 1.x, nakasanayan na ang mga session
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine, Pag-print ng mga pahayag sa TensorFlow
Paano nagpapatupad ang isang modelo ng AI na gumagawa ng machine learning?
Upang ipatupad ang isang modelo ng AI na nagsasagawa ng mga gawain sa pag-aaral ng makina, dapat na maunawaan ng isa ang mga pangunahing konsepto at prosesong kasangkot sa pag-aaral ng makina. Ang machine learning (ML) ay isang subset ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay-daan sa mga system na matuto at umunlad mula sa karanasan nang hindi tahasang nakaprograma. Nagbibigay ang Google Cloud Machine Learning ng isang platform at mga tool
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang mga advanced na kakayahan sa paghahanap ba ay isang kaso ng paggamit ng Machine Learning?
Ang mga kakayahan sa advanced na paghahanap ay talagang isang kilalang kaso ng paggamit ng Machine Learning (ML). Ang mga algorithm ng Machine Learning ay idinisenyo upang matukoy ang mga pattern at relasyon sa loob ng data upang makagawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. Sa konteksto ng mga advanced na kakayahan sa paghahanap, ang Machine Learning ay maaaring makabuluhang mapahusay ang karanasan sa paghahanap sa pamamagitan ng pagbibigay ng mas nauugnay at tumpak
Ano ang pag-aaral ng ensemble?
Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na naglalayong pahusayin ang performance ng isang modelo sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming modelo. Ginagamit nito ang ideya na ang pagsasama-sama ng maraming mahihinang mag-aaral ay maaaring lumikha ng isang malakas na mag-aaral na gumaganap nang mas mahusay kaysa sa anumang indibidwal na modelo. Ang diskarte na ito ay malawakang ginagamit sa iba't ibang mga gawain sa pag-aaral ng makina upang mapahusay ang predictive accuracy,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ang laki ba ng batch, epoch at laki ng dataset ay lahat ng hyperparameter?
Ang laki ng batch, epoch, at laki ng dataset ay talagang mahahalagang aspeto sa machine learning at karaniwang tinutukoy bilang mga hyperparameter. Upang maunawaan ang konseptong ito, alamin natin ang bawat termino nang paisa-isa. Laki ng batch: Ang laki ng batch ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga sample na naproseso bago ma-update ang mga timbang ng modelo sa panahon ng pagsasanay. Ito ay gumaganap
- 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