Ano ang isang neural network?
Ang neural network ay isang computational model na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Ito ay isang pangunahing bahagi ng artificial intelligence, partikular sa larangan ng machine learning. Ang mga neural network ay idinisenyo upang iproseso at bigyang-kahulugan ang mga kumplikadong pattern at relasyon sa data, na nagpapahintulot sa kanila na gumawa ng mga hula, kilalanin ang mga pattern, at lutasin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Aling algorithm ang angkop para sa kung aling pattern ng data?
Sa larangan ng artificial intelligence at machine learning, ang pagpili ng pinakaangkop na algorithm para sa isang partikular na pattern ng data ay mahalaga para sa pagkamit ng tumpak at mahusay na mga resulta. Ang iba't ibang algorithm ay idinisenyo upang pangasiwaan ang mga partikular na uri ng mga pattern ng data, at ang pag-unawa sa kanilang mga katangian ay maaaring lubos na mapahusay ang pagganap ng mga modelo ng machine learning. Tuklasin natin ang iba't ibang mga algorithm
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
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 kahulugan ng bilang ng mga Channel ng input (ang 1st parameter ng nn.Conv2d)?
Ang bilang ng mga input channel, na siyang unang parameter ng nn.Conv2d function sa PyTorch, ay tumutukoy sa bilang ng mga feature na mapa o channel sa input image. Hindi ito direktang nauugnay sa bilang ng mga halaga ng "kulay" ng imahe, ngunit sa halip ay kumakatawan sa bilang ng mga natatanging tampok o pattern na
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagsasanay sa Convnet
Kailan nangyayari ang overfitting?
Ang overfitting ay nangyayari sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa domain ng advanced deep learning, mas partikular sa mga neural network, na siyang mga pundasyon ng larangang ito. Ang overfitting ay isang kababalaghan na nangyayari kapag ang isang machine learning model ay nasanay nang husto sa isang partikular na dataset, hanggang sa ito ay nagiging sobrang dalubhasa.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Neural network, Mga pundasyon ng neural network
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
Ano ang ilang mapagkukunan ng literatura sa machine learning sa pagsasanay ng mga algorithm ng AI?
Ang machine learning ay isang mahalagang aspeto ng pagsasanay ng mga algorithm ng AI, dahil pinapayagan nito ang mga computer na matuto at umunlad mula sa karanasan nang hindi tahasang nakaprograma. Upang makakuha ng komprehensibong pag-unawa sa machine learning sa pagsasanay ng mga algorithm ng AI, mahalagang tuklasin ang mga nauugnay na mapagkukunan ng literatura. Sa tugon na ito, magbibigay ako ng detalyadong listahan ng panitikan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
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 layunin ng paggamit ng mga kapanahunan sa malalim na pag-aaral?
Ang layunin ng paggamit ng mga panahon sa malalim na pag-aaral ay upang sanayin ang isang neural network sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagpapakita ng data ng pagsasanay sa modelo. Ang isang panahon ay tinukoy bilang isang kumpletong pagpasa sa buong dataset ng pagsasanay. Sa bawat panahon, ina-update ng modelo ang mga panloob na parameter nito batay sa error na ginagawa nito sa paghula sa output
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Pagsulong sa malalim na pag-aaral, Pagsusuri sa modelo, Pagsusuri sa pagsusulit