โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและตีความรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล ช่วยให้สามารถคาดการณ์ จดจำรูปแบบ และแก้ไขได้
คุณลักษณะที่แสดงถึงข้อมูลควรอยู่ในรูปแบบตัวเลขและจัดอยู่ในคอลัมน์คุณลักษณะหรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์ การแสดงข้อมูลมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของกระบวนการเรียนรู้ คุณลักษณะ ซึ่งเป็นคุณสมบัติหรือคุณลักษณะที่สามารถวัดได้แต่ละรายการ โดยทั่วไปจะจัดอยู่ในคอลัมน์คุณลักษณะ ในขณะที่มันเป็น
อัตราการเรียนรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเท่าใด
อัตราการเรียนรู้เป็นพารามิเตอร์การปรับแต่งโมเดลที่สำคัญในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยจะกำหนดขนาดขั้นตอนในแต่ละขั้นตอนการฝึกซ้ำ โดยอิงตามข้อมูลที่ได้รับจากขั้นตอนการฝึกครั้งก่อน ด้วยการปรับอัตราการเรียนรู้ เราสามารถควบคุมอัตราที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมและ
ข้อมูลที่แนะนำโดยทั่วไปจะแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลใกล้เคียงกัน 80% ถึง 20% ตามลำดับหรือไม่
การแบ่งแยกระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามปกติไม่ได้รับการแก้ไขและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแนะนำให้จัดสรรข้อมูลส่วนสำคัญสำหรับการฝึกอบรม โดยทั่วไปประมาณ 70-80% และสำรองส่วนที่เหลือไว้สำหรับการประเมิน ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 20-30% การแยกนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า
แล้วการรันโมเดล ML ในการตั้งค่าแบบไฮบริด โดยที่โมเดลที่มีอยู่ทำงานภายในเครื่องพร้อมผลลัพธ์ที่ส่งไปยังคลาวด์ล่ะ
การใช้โมเดล Machine Learning (ML) ในการตั้งค่าแบบไฮบริด โดยที่โมเดลที่มีอยู่ได้รับการดำเนินการภายในเครื่องและส่งผลลัพธ์ไปยังระบบคลาวด์ สามารถให้ประโยชน์หลายประการในแง่ของความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และความคุ้มค่า แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทรัพยากรการประมวลผลทั้งในพื้นที่และบนคลาวด์ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้ในขณะดำเนินการ
Kaggle Kernels มีผู้ใช้ประเภทใด
Kaggle Kernels เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่ให้ความสำคัญกับผู้ใช้ที่หลากหลายที่สนใจในด้านต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ฐานผู้ใช้ของ Kaggle Kernels มีความหลากหลายและมีทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้น แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เป็นสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่ผู้ใช้สามารถแบ่งปัน สำรวจ และสร้างได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Kaggle Kernels
ข้อเสียของการฝึกอบรมแบบกระจายคืออะไร?
การฝึกอบรมแบบกระจายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสามารถในการเร่งกระบวนการฝึกอบรมโดยใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่ายังมีข้อเสียหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบกระจาย เรามาสำรวจข้อเสียเหล่านี้โดยละเอียดโดยนำเสนออย่างครอบคลุม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์
NLG มีข้อเสียอะไรบ้าง?
การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการสร้างข้อความหรือคำพูดที่เหมือนมนุษย์โดยอิงจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง แม้ว่า NLG จะได้รับความสนใจอย่างมากและถูกนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จในโดเมนต่างๆ แต่สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่าเทคโนโลยีนี้มีข้อเสียหลายประการ ให้เราสำรวจบ้าง
จะโหลดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังโมเดล AI ได้อย่างไร
การโหลดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังโมเดล AI ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลปริมาณมากอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความหมาย เราจะสำรวจขั้นตอนและเทคนิคต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการโหลดข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังโมเดล AI โดยเฉพาะการใช้ Google
การให้บริการแบบจำลองหมายถึงอะไร?
การให้บริการแบบจำลองในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงกระบวนการสร้างแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมสำหรับการคาดการณ์หรือปฏิบัติงานอื่น ๆ ในสภาพแวดล้อมการผลิต มันเกี่ยวข้องกับการปรับใช้โมเดลกับเซิร์ฟเวอร์หรือโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่สามารถรับข้อมูลอินพุต ประมวลผล และสร้างเอาต์พุตที่ต้องการ