Wateya perwerdekirina modelek çi ye? Kîjan celeb fêrbûnê: kûr, ensemble, veguheztin çêtirîn e? Fêrbûna bêdawî bi bandor e?
Perwerdehiya "modelek" di warê îstîxbarata hunerî (AI) de pêvajoya hînkirina algorîtmayek ji bo naskirina qalibên û çêkirina pêşbîniyan li ser bingeha daneyên têketinê vedibêje. Ev pêvajo di fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ku model ji mînakan fêr dibe û zanîna xwe gelemperî dike da ku pêşbîniyên rast li ser daneyên nedîtî bike. Va
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Fêrbûna veguheztinê çi ye û çima ew ji bo TensorFlow.js dozek karanîna sereke ye?
Fêrbûna veguheztinê di warê fêrbûna kûr de teknîkek hêzdar e ku dihêle ku modelên pêş-perwerdekirî wekî destpêkek ji bo çareserkirina karên nû werin bikar anîn. Ew tê de girtina modelek ku li ser danûstendinek mezin hatî perwerde kirin û ji nû ve karanîna zanîna wê ya fêrbûyî ji bo çareserkirina pirsgirêkek cûda lê têkildar vedihewîne. Ev nêzîkatî ye
TensorFlow.js çawa derfetên karsaziya nû çalak dike?
TensorFlow.js çarçoveyek hêzdar e ku kapasîteyên fêrbûna kûr bi gerokê re tîne, di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de derfetên karsaziyê yên nû dihêle. Ev teknolojiya pêşkeftî rê dide pêşdebiran ku potansiyela modelên fêrbûna kûr rasterast di serîlêdanên webê de bi kar bînin, ji bo karsaziyên li seranserê pîşesaziyên cihêreng derfetek berfireh vekin.
Armanca kontrolkirina ka modelek xilaskirî jixwe berî perwerdehiyê heye çi ye?
Dema ku modelek fêrbûna kûr perwerde dike, girîng e ku meriv berî destpêkirina pêvajoya perwerdehiyê kontrol bike ka modelek xilaskirî heye an na. Ev gav ji çend armancan re xizmet dike û dikare pir sûd werbigire xebata perwerdehiyê. Di çarçoweya karanîna tora neuralî ya konvolutional (CNN) de ji bo naskirina kûçikan li hember pisîkan, mebesta kontrolkirina ka a
Feydeyên tevlêkirina bêtir qatan di bernameya Deep Asteroid de çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê şopandina asteroîdên bi fêrbûna makîneyê de, di bernameya Deep Asteroid de tevlêkirina pirtir qatan dikare gelek feydeyan peyda bike. Van feydeyan ji şiyana torên neuralî yên kûr vedigirin ku ji daneyan şêwaz û temsîlên tevlihev fêr bibin, ku dikare rastbûn û performansa zêde bike.
Çima tîmê ResNet 50 wekî mîmariya modela ji bo kategorîzekirina wêneyên navnîşê hilbijart?
ResNet 50 wekî mîmariya modela ji bo kategorîzekirina wêneyên navnîşê di sepana fêrbûna makîneyê ya Airbnb de ji ber çend sedemên berbiçav hate hilbijartin. ResNet 50 torgilokek neuralî ya pevgirêdayî ye (CNN) ku di karên dabeşkirina wêneyan de performansa berbiçav nîşan daye. Ew guhertoyek modelên malbata ResNet e, ku bi wan navdar in
Lekolînwanan çawa li ser dijwariya berhevkirina daneyan ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneya xwe di çarçoweya veguheztina metnên navîn de derbas kirin?
Lekolînwan dema berhevkirina daneyan ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê di çarçoweya veguheztina metnên navîn de bi gelek dijwariyan re rû bi rû man. Van kêşeyan ji taybetmendiyên bêhempa yên destnivîsên serdema navîn, yên wekî şêwazên destnivîsaran ên tevlihev, mîhengê qelandî, û zirara ku ji hêla temen ve hatî çêkirin, derketin. Serkêşkirina van pirsgirêkan pêdivî bi hevgirtinek teknîkên nûjen û baldarkirina daneyan heye.
Ji bo baştirkirina rastbûna modelek di TensorFlow de hin rêyên mimkun hene ku werin vekolîn?
Başkirina rastbûna modelek di TensorFlow de dikare karekî tevlihev be ku pêdivî bi baldarî li ser faktorên cihêreng hewce dike. Di vê bersivê de, em ê hin rêyên mimkun bikolin da ku rastbûna modelek li TensorFlow zêde bikin, balê bikişînin ser API-yên-asta bilind û teknîkên ji bo çêkirin û paqijkirina modelan. 1. Pêşîvekirina daneyan: Yek ji gavên bingehîn e
Armanca hilanîn û barkirina modelan li TensorFlow çi ye?
Armanca hilanîn û barkirina modelan li TensorFlow ev e ku meriv bikaribe parastin û ji nû ve karanîna modelên perwerdekirî ji bo encamgirtin an karên perwerdehiyê yên pêşerojê bike. Tomarkirina modelekê dihêle ku em parametreyên fêrbûyî û mîmariya modelek perwerdekirî li ser dîskê hilînin, dema ku modelek barkirin dihêle ku em van parametreyên tomarkirî vegerînin û
Daneyên Fashion MNIST çawa beşdarî karê dabeşkirinê dibe?
Daneyên Fashion MNIST di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî di karanîna TensorFlow de ji bo dabeşkirina wêneyên kincan, tevkariyek girîng e ji bo peywira dabeşkirinê. Ev databas ji bo daneheva kevneşopî ya MNIST, ku ji jimareyên destnivîskirî pêk tê, cîhgirek kar dike. Daneyên Fashion MNIST, ji hêla din ve, ji 60,000 wêneyên gewr pêk tê.
- 1
- 2