ข้อมูลที่แนะนำโดยทั่วไปจะแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลใกล้เคียงกัน 80% ถึง 20% ตามลำดับหรือไม่
การแบ่งแยกระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามปกติไม่ได้รับการแก้ไขและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแนะนำให้จัดสรรข้อมูลส่วนสำคัญสำหรับการฝึกอบรม โดยทั่วไปประมาณ 70-80% และสำรองส่วนที่เหลือไว้สำหรับการประเมิน ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 20-30% การแยกนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า
Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google โดยมอบระบบนิเวศที่ครอบคลุมของเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทของเครือข่าย deep neural (DNN) TensorFlow ไม่เพียงแต่สามารถฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังอำนวยความสะดวกอีกด้วย
จุดประสงค์ของการวนซ้ำชุดข้อมูลหลายๆ ครั้งระหว่างการฝึกคืออะไร
เมื่อฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เป็นเรื่องปกติที่จะวนซ้ำชุดข้อมูลหลายๆ ครั้ง กระบวนการนี้เรียกว่าการฝึกอบรมตามยุค มีจุดประสงค์สำคัญในการปรับประสิทธิภาพของโมเดลให้เหมาะสมและบรรลุภาพรวมที่ดีขึ้น เหตุผลหลักสำหรับการวนซ้ำชุดข้อมูลหลายครั้งระหว่างการฝึกคือ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, เครือข่ายประสาทเทียม, รูปแบบการฝึกอบรม, ทบทวนข้อสอบ
โครงสร้างของ Neural Machine Translation Model คืออะไร?
โมเดลการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ด้วยระบบประสาท (NMT) เป็นแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้ปฏิวัติวงการการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากความสามารถในการสร้างการแปลคุณภาพสูงโดยการสร้างแบบจำลองการแมประหว่างภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมายโดยตรง ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจโครงสร้างของโมเดล NMT โดยเน้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การสร้าง chatbot ด้วย deep learning, Python และ TensorFlow, ฝึกอบรมนางแบบ, ทบทวนข้อสอบ
ผลลัพธ์ของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแสดงในเกม AI Pong อย่างไร
ในเกม AI Pong ที่ใช้ TensorFlow.js เอาต์พุตของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมจะแสดงในลักษณะที่ทำให้เกมสามารถตัดสินใจและตอบสนองต่อการกระทำของผู้เล่นได้ เพื่อทำความเข้าใจว่าสิ่งนี้สำเร็จได้อย่างไร เรามาดูรายละเอียดกลไกของเกมและบทบาทของโครงข่ายประสาทเทียมกัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ด้วย TensorFlow.js, AI Pong ใน TensorFlow.js, ทบทวนข้อสอบ
เราจะฝึกเครือข่ายของเราโดยใช้ฟังก์ชัน "พอดี" ได้อย่างไร พารามิเตอร์ใดที่สามารถปรับระหว่างการฝึกได้?
ฟังก์ชัน "พอดี" ใน TensorFlow ใช้เพื่อฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม การฝึกอบรมเครือข่ายเกี่ยวข้องกับการปรับน้ำหนักและอคติของพารามิเตอร์ของแบบจำลองตามข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ กระบวนการนี้เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพและเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเครือข่ายในการเรียนรู้และคาดการณ์อย่างแม่นยำ เพื่อฝึกอบรม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อระบุสุนัขและแมว, ฝึกอบรมเครือข่าย, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการตรวจสอบว่ามีโมเดลที่บันทึกไว้ก่อนการฝึกหรือไม่
เมื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบว่าโมเดลที่บันทึกไว้มีอยู่แล้วหรือไม่ก่อนที่จะเริ่มกระบวนการฝึก ขั้นตอนนี้มีจุดประสงค์หลายประการและมีประโยชน์อย่างมากต่อเวิร์กโฟลว์การฝึกอบรม ในบริบทของการใช้ convolutional neural network (CNN) เพื่อระบุสุนัข vs แมว จุดประสงค์ของการตรวจสอบว่า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อระบุสุนัขและแมว, ฝึกอบรมเครือข่าย, ทบทวนข้อสอบ
การกระทำที่เลือกในระหว่างการวนซ้ำแต่ละเกมเป็นอย่างไร เมื่อใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทำนายการกระทำ
ในระหว่างการวนซ้ำของเกมแต่ละครั้ง เมื่อใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการทำนายการกระทำ การกระทำนั้นจะถูกเลือกตามเอาต์พุตของโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมใช้สถานะปัจจุบันของเกมเป็นอินพุตและสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นสำหรับการกระทำที่เป็นไปได้ การกระทำที่เลือกจะถูกเลือกตาม
เราจะสร้างเลเยอร์อินพุตในฟังก์ชันการกำหนดโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมได้อย่างไร
ในการสร้างเลเยอร์อินพุตในฟังก์ชันการกำหนดโมเดลโครงข่ายประสาท เราจำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและบทบาทของเลเยอร์อินพุตในสถาปัตยกรรมโดยรวม ในบริบทของการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมโดยใช้ TensorFlow และ OpenAI เลเยอร์อินพุตทำหน้าที่เป็น
เป้าหมายของแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร และแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบเดิมอย่างไร
เป้าหมายของแมชชีนเลิร์นนิงคือการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติจากประสบการณ์ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน สิ่งนี้แตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมซึ่งจะมีคำแนะนำที่ชัดเจนเพื่อทำงานเฉพาะอย่าง แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลที่สามารถเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์ได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเล่นเกมด้วย TensorFlow และ Open AI, บทนำ, ทบทวนข้อสอบ