Bakit mahalagang hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay? Gaano karaming data ang karaniwang inilalaan para sa pagpapatunay?
Ang paghahati ng data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay ay isang mahalagang hakbang sa pagsasanay ng mga convolutional neural network (CNN) para sa mga gawain sa malalim na pag-aaral. Ang prosesong ito ay nagbibigay-daan sa amin upang masuri ang pagganap at kakayahan sa pangkalahatan ng aming modelo, pati na rin maiwasan ang overfitting. Sa larangang ito, karaniwang kasanayan ang paglalaan ng isang partikular na bahagi ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagsasanay sa Convnet, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin inihahanda ang data ng pagsasanay para sa isang CNN? Ipaliwanag ang mga hakbang na kasangkot.
Ang paghahanda ng data ng pagsasanay para sa isang Convolutional Neural Network (CNN) ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang upang matiyak ang pinakamainam na pagganap ng modelo at tumpak na mga hula. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang kalidad at dami ng data ng pagsasanay ay lubos na nakakaimpluwensya sa kakayahan ng CNN na matuto at mag-generalize ng mga pattern nang epektibo. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang mga hakbang na kasangkot sa
Paano namin inihahanda ang data para sa pagsasanay ng isang modelo ng CNN?
Upang maihanda ang data para sa pagsasanay ng modelong Convolutional Neural Network (CNN), ilang mahahalagang hakbang ang kailangang sundin. Kasama sa mga hakbang na ito ang pagkolekta ng data, paunang pagproseso, pagpapalaki, at paghahati. Sa pamamagitan ng maingat na pagsasagawa ng mga hakbang na ito, maaari naming matiyak na ang data ay nasa naaangkop na format at naglalaman ng sapat na pagkakaiba-iba upang sanayin ang isang matatag na modelo ng CNN. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga koneksyon na neural network (CNN), Panimula sa convolutional neural network (CNN), Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paghahati ng balanseng data sa mga listahan ng input (X) at output (Y) sa konteksto ng pagbuo ng paulit-ulit na neural network para sa paghula ng mga paggalaw ng presyo ng cryptocurrency?
Sa konteksto ng pagbuo ng paulit-ulit na neural network (RNN) para sa paghula ng mga paggalaw ng presyo ng cryptocurrency, ang layunin ng paghahati ng balanseng data sa mga listahan ng input (X) at output (Y) ay upang maayos na istraktura ang data para sa pagsasanay at pagsusuri sa modelo ng RNN. Ang prosesong ito ay mahalaga para sa epektibong paggamit ng mga RNN sa hula
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga paulit-ulit na neural network, Pagbabalanse ng data ng pagkakasunud-sunod ng RNN, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natin ihihiwalay ang isang chunk ng data bilang out-of-sample set para sa time series na pagsusuri ng data?
Upang magsagawa ng pagsusuri ng data ng time series gamit ang mga diskarte sa malalim na pag-aaral tulad ng mga paulit-ulit na neural network (RNN), mahalagang paghiwalayin ang isang chunk ng data bilang out-of-sample set. Ang out-of-sample set na ito ay mahalaga para sa pagsusuri ng performance at generalization na kakayahan ng sinanay na modelo sa hindi nakikitang data. Sa larangang ito ng pag-aaral, partikular na nakatuon
Ano ang mga kinakailangang hakbang upang maihanda ang data para sa pagsasanay ng isang modelo ng RNN upang mahulaan ang hinaharap na presyo ng Litecoin?
Upang maihanda ang data para sa pagsasanay ng paulit-ulit na modelo ng neural network (RNN) upang mahulaan ang hinaharap na presyo ng Litecoin, ilang kinakailangang hakbang ang kailangang gawin. Kasama sa mga hakbang na ito ang pangongolekta ng data, data preprocessing, feature engineering, at data splitting para sa mga layunin ng pagsasanay at pagsubok. Sa sagot na ito, dadaan tayo sa bawat hakbang nang detalyado sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga paulit-ulit na neural network, Panimula sa Cryptocurrency-hinuhulaan ang RNN, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano namin ihihiwalay ang aming data ng pagsasanay sa mga set ng pagsasanay at pagsubok? Bakit mahalaga ang hakbang na ito?
Upang mabisang sanayin ang isang convolutional neural network (CNN) para sa pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa, mahalagang paghiwalayin ang data ng pagsasanay sa mga hanay ng pagsasanay at pagsubok. Ang hakbang na ito, na kilala bilang paghahati ng data, ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagbuo ng isang matatag at maaasahang modelo. Sa tugon na ito, magbibigay ako ng detalyadong paliwanag kung paano
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Paggamit ng convolutional neural network upang makilala ang mga aso kumpara sa mga pusa, Pagsasanay sa network, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tayo gagawa ng mga set ng pagsasanay at pagsubok sa pagsasanay at pagsubok ng regression?
Upang gumawa ng mga set ng pagsasanay at pagsubok sa pagsasanay at pagsubok ng regression, sinusunod namin ang isang sistematikong proseso na kinabibilangan ng paghahati ng available na data sa dalawang magkahiwalay na dataset: ang set ng pagsasanay at ang set ng pagsubok. Binibigyang-daan kami ng dibisyong ito na sanayin ang aming modelo ng regression sa isang subset ng data at suriin ang pagganap nito sa hindi nakikitang data.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, Pag-aaral ng EITC/AI/MLP Machine na may Python, Pagbabalik, Pagsasanay at pagsubok sa pag-urong, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalagang hatiin ang aming data sa mga set ng pagsasanay at pagsubok kapag nagsasanay ng modelo ng regression?
Kapag nagsasanay ng modelo ng regression sa larangan ng Artipisyal na Intelligence, mahalagang hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagsubok. Ang prosesong ito, na kilala bilang paghahati ng data, ay nagsisilbi sa ilang mahahalagang layunin na nag-aambag sa pangkalahatang pagiging epektibo at pagiging maaasahan ng modelo. Una, ang paghahati ng data ay nagpapahintulot sa amin na suriin ang pagganap ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow sa Google Colaboratory, Paggamit ng TensorFlow upang malutas ang mga problema sa pagbabalik, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga hakbang na kasangkot sa preprocessing ng Fashion-MNIST dataset bago sanayin ang modelo?
Ang paunang pagproseso ng dataset ng Fashion-MNIST bago ang pagsasanay sa modelo ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang na matiyak na ang data ay maayos na na-format at na-optimize para sa mga gawain sa machine learning. Kasama sa mga hakbang na ito ang pag-load ng data, pag-explore ng data, paglilinis ng data, pagbabago ng data, at paghahati ng data. Ang bawat hakbang ay nag-aambag sa pagpapahusay ng kalidad at pagiging epektibo ng dataset, na nagpapagana ng tumpak na pagsasanay sa modelo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Panimula kay Keras, Pagsusuri sa pagsusulit
- 1
- 2