เราจะคาดการณ์โดยใช้ตัวประมาณค่าใน Google Cloud Machine Learning ได้อย่างไร และอะไรคือความท้าทายในการจำแนกภาพเสื้อผ้า
ใน Google Cloud Machine Learning การคาดการณ์สามารถทำได้โดยใช้ตัวประมาณ ซึ่งเป็น API ระดับสูงที่ทำให้กระบวนการสร้างและฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้น เครื่องมือประมาณให้อินเทอร์เฟซสำหรับการฝึกอบรม การประเมิน และการคาดคะเน ทำให้ง่ายต่อการพัฒนาโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ ในการคาดคะเนโดยใช้ตัวประมาณค่าใน Google Cloud Machine
ไฮเปอร์พารามิเตอร์ใดบ้างที่เราสามารถทดลองด้วยเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงขึ้นในโมเดลของเรา
เพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สูงขึ้นในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเรา มีไฮเปอร์พารามิเตอร์หลายตัวที่เราสามารถทดลองได้ ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ปรับได้ซึ่งตั้งค่าไว้ก่อนกระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้นขึ้น พวกเขาควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริทึมการเรียนรู้และมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญอย่างหนึ่งที่ต้องพิจารณาคือ
เราจะปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของเราได้อย่างไรโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภท Deep Neural Network (DNN)
หากต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยเปลี่ยนไปใช้ตัวแยกประเภทโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) ในด้านของกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงตามแฟชั่น คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน Deep Neural Network ประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านต่างๆ รวมถึงงาน Computer Vision เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วน โดย
เราจะสร้างตัวแยกประเภทเชิงเส้นโดยใช้ Estimator Framework ของ TensorFlow ใน Google Cloud Machine Learning ได้อย่างไร
หากต้องการสร้างตัวแยกประเภทเชิงเส้นโดยใช้ Estimator Framework ของ TensorFlow ใน Google Cloud Machine Learning คุณสามารถทำตามขั้นตอนทีละขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การกำหนดโมเดล การฝึกอบรม การประเมิน และการคาดคะเน คำอธิบายที่ครอบคลุมนี้จะแนะนำคุณในแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ โดยให้คุณค่าในการสอนตามความรู้ที่เป็นข้อเท็จจริง 1. การเตรียมข้อมูล: ก่อนสร้าง
อะไรคือความแตกต่างระหว่างชุดข้อมูล Fashion-MNIST และชุดข้อมูล MNIST แบบคลาสสิก
ชุดข้อมูล Fashion-MNIST และชุดข้อมูล MNIST แบบคลาสสิกเป็นชุดข้อมูลยอดนิยม XNUMX ชุดที่ใช้ในด้านการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานจัดหมวดหมู่ภาพ แม้ว่าชุดข้อมูลทั้งสองประกอบด้วยรูปภาพระดับสีเทาและมักใช้สำหรับการเปรียบเทียบและประเมินอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็มีข้อแตกต่างที่สำคัญหลายประการระหว่างชุดข้อมูลทั้งสอง ประการแรก ชุดข้อมูล MNIST แบบคลาสสิกประกอบด้วยรูปภาพ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กรณีการใช้แมชชีนเลิร์นนิงตามสมัยนิยม, ทบทวนข้อสอบ