Ano ang ilang halimbawa ng semi-supervised learning?
Ang semi-supervised learning ay isang machine learning paradigm na nasa pagitan ng supervised learning (kung saan ang lahat ng data ay may label) at unsupervised learning (kung saan walang data na may label). Sa semi-supervised na pag-aaral, natututo ang algorithm mula sa isang kumbinasyon ng isang maliit na halaga ng may label na data at isang malaking halaga ng walang label na data. Ang diskarte na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag kumukuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano magagamit ang nakagapos na polygon na impormasyon bilang karagdagan sa tampok na pagtukoy ng palatandaan?
Ang nakagapos na polygon na impormasyon na ibinigay ng Google Vision API bilang karagdagan sa tampok na pagtukoy ng palatandaan ay maaaring magamit sa iba't ibang paraan upang mapahusay ang pag-unawa at pagsusuri ng mga larawan. Ang impormasyong ito, na binubuo ng mga coordinate ng vertices ng bounding polygon, ay nag-aalok ng mahahalagang insight na maaaring magamit para sa iba't ibang layunin.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa mga advanced na imahe, Pagtuklas ng mga palatandaan, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit tinatawag na malalim ang mga deep neural network?
Ang mga malalim na neural network ay tinatawag na "malalim" dahil sa kanilang maraming mga layer, sa halip na ang bilang ng mga node. Ang terminong "malalim" ay tumutukoy sa lalim ng network, na tinutukoy ng bilang ng mga layer na mayroon ito. Ang bawat layer ay binubuo ng isang hanay ng mga node, na kilala rin bilang mga neuron, na nagsasagawa ng mga pagkalkula sa input
Paano magagamit ang mga one-hot vectors upang kumatawan sa mga label ng klase sa isang CNN?
Ang mga one-hot vectors ay karaniwang ginagamit upang kumatawan sa mga label ng klase sa convolutional neural network (CNNs). Sa larangang ito ng Artipisyal na Katalinuhan, ang CNN ay isang malalim na modelo ng pag-aaral na partikular na idinisenyo para sa mga gawain sa pag-uuri ng imahe. Upang maunawaan kung paano ginagamit ang mga one-hot vector sa CNN, kailangan muna nating maunawaan ang konsepto ng mga label ng klase at ang kanilang representasyon.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Convolution neural network (CNN), Pagpapakilala sa Convnet kasama si Pytorch, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pangunahing hakbang na kasangkot sa convolutional neural network (CNNs)?
Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) ay isang uri ng deep learning model na malawakang ginagamit para sa iba't ibang gawain sa computer vision gaya ng pag-uuri ng imahe, object detection, at image segmentation. Sa larangan ng pag-aaral na ito, napatunayang napakabisa ng mga CNN dahil sa kanilang kakayahang awtomatikong matuto at kumuha ng mga makabuluhang feature mula sa mga larawan.
- 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
Paano natin masusuri ang pagganap ng modelo ng CNN sa pagtukoy ng mga aso laban sa mga pusa, at ano ang ipinahihiwatig ng katumpakan ng 85% sa kontekstong ito?
Upang suriin ang pagganap ng isang modelo ng Convolutional Neural Network (CNN) sa pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa, maaaring gumamit ng ilang sukatan. Ang isang karaniwang sukatan ay ang katumpakan, na sumusukat sa proporsyon ng mga wastong inuri na larawan mula sa kabuuang bilang ng mga larawang nasuri. Sa kontekstong ito, ang katumpakan ng 85% ay nagpapahiwatig na ang modelo ay natukoy nang tama
- 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, Gamit ang network, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga pangunahing bahagi ng isang convolutional neural network (CNN) na modelo na ginagamit sa mga gawain sa pag-uuri ng imahe?
Ang convolutional neural network (CNN) ay isang uri ng deep learning model na malawakang ginagamit para sa mga gawain sa pag-uuri ng larawan. Napatunayang napakabisa ng mga CNN sa pagsusuri ng visual na data at nakamit ang makabagong pagganap sa iba't ibang gawain sa computer vision. Ang mga pangunahing bahagi ng isang modelo ng CNN na ginagamit sa mga gawain sa pag-uuri ng imahe ay
- 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, Gamit ang network, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng pag-visualize ng mga larawan at mga klasipikasyon ng mga ito sa konteksto ng pagtukoy ng mga aso laban sa mga pusa gamit ang isang convolutional neural network?
Ang pag-visualize sa mga larawan at mga klasipikasyon ng mga ito sa konteksto ng pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa gamit ang isang convolutional neural network ay nagsisilbi sa ilang mahahalagang layunin. Ang prosesong ito ay hindi lamang nakakatulong sa pag-unawa sa mga panloob na gawain ng network ngunit tumutulong din sa pagsusuri ng pagganap nito, pagtukoy ng mga potensyal na isyu, at pagkakaroon ng mga insight sa mga natutunang representasyon. Isa sa
- 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, Gamit ang network, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang kahalagahan ng rate ng pagkatuto sa konteksto ng pagsasanay sa isang CNN upang makilala ang mga aso kumpara sa mga pusa?
Ang rate ng pagkatuto ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagsasanay ng isang Convolutional Neural Network (CNN) upang makilala ang mga aso kumpara sa mga pusa. Sa konteksto ng malalim na pag-aaral sa TensorFlow, tinutukoy ng rate ng pagkatuto ang laki ng hakbang kung saan inaayos ng modelo ang mga parameter nito sa panahon ng proseso ng pag-optimize. Ito ay isang hyperparameter na kailangang maingat na piliin
- 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, Pagbuo ng network, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tinukoy ang laki ng layer ng input sa CNN para sa pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa?
Ang laki ng input layer sa isang Convolutional Neural Network (CNN) para sa pagtukoy ng mga aso kumpara sa mga pusa ay tinutukoy ng laki ng mga larawang ginamit bilang input sa network. Upang maunawaan kung paano tinukoy ang laki ng input layer, mahalagang magkaroon ng pangunahing pag-unawa sa istruktura at paggana ng isang