การฝึกโมเดลหมายความว่าอย่างไร การเรียนรู้ประเภทไหน Deep, Ensemble, Transfer ดีที่สุด? การเรียนรู้มีประสิทธิภาพอย่างไม่มีกำหนดหรือไม่?
การฝึกอบรม "แบบจำลอง" ในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงกระบวนการสอนอัลกอริทึมให้จดจำรูปแบบและคาดการณ์ตามข้อมูลอินพุต กระบวนการนี้เป็นขั้นตอนสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่แบบจำลองจะเรียนรู้จากตัวอย่างและสรุปความรู้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ ที่นั่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
Transfer Learning คืออะไร และทำไม TensorFlow.js จึงเป็นกรณีการใช้งานหลัก
การเรียนรู้แบบถ่ายโอนเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในด้านการเรียนรู้เชิงลึกที่ช่วยให้สามารถใช้โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการแก้ปัญหางานใหม่ มันเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และนำความรู้ที่เรียนรู้มาใช้ซ้ำเพื่อแก้ปัญหาที่แตกต่าง แต่เกี่ยวข้องกัน แนวทางนี้คือ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ด้วย TensorFlow.js, บทนำ, ทบทวนข้อสอบ
TensorFlow.js เปิดโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ได้อย่างไร
TensorFlow.js เป็นเฟรมเวิร์กอันทรงพลังที่นำความสามารถของการเรียนรู้เชิงลึกมาสู่เบราว์เซอร์ ทำให้เกิดโอกาสทางธุรกิจใหม่ในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยตรงในเว็บแอปพลิเคชัน เปิดโอกาสที่หลากหลายสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การเรียนรู้เชิงลึกในเบราว์เซอร์ด้วย TensorFlow.js, บทนำ, 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
ประโยชน์ของการรวมเลเยอร์เพิ่มเติมในโปรแกรม Deep Asteroid คืออะไร
ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้านการติดตามดาวเคราะห์น้อยด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง การรวมเลเยอร์เพิ่มเติมในโปรแกรม Deep Asteroid สามารถให้ประโยชน์หลายประการ ประโยชน์เหล่านี้เกิดจากความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกในการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและการแทนค่าจากข้อมูล ซึ่งสามารถปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของ
เหตุใดทีมงานจึงเลือก ResNet 50 เป็นสถาปัตยกรรมแบบจำลองในการจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายในรายการ
ResNet 50 ได้รับเลือกให้เป็นสถาปัตยกรรมแบบจำลองสำหรับจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายที่พักในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง Airbnb เนื่องจากเหตุผลที่น่าสนใจหลายประการ ResNet 50 เป็นโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (CNN) ที่แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่โดดเด่นในงานจำแนกภาพ เป็นรุ่นที่แตกต่างจากรุ่นในตระกูล ResNet ซึ่งมีชื่อเสียงในด้าน
นักวิจัยเอาชนะความท้าทายในการรวบรวมข้อมูลเพื่อฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในบริบทของการถอดความข้อความในยุคกลางได้อย่างไร
นักวิจัยเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการรวบรวมข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในบริบทของการถอดความข้อความในยุคกลาง ความท้าทายเหล่านี้เกิดจากลักษณะเฉพาะของต้นฉบับในยุคกลาง เช่น รูปแบบลายมือที่ซับซ้อน หมึกสีจาง และความเสียหายที่เกิดจากอายุ การเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ต้องใช้เทคนิคที่เป็นนวัตกรรมร่วมกันและการจัดการข้อมูลอย่างรอบคอบ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, แอปพลิเคชั่น TensorFlow, ช่วยนักวาดภาพในการถ่ายทอดข้อความในยุคกลางด้วย ML, ทบทวนข้อสอบ
ช่องทางใดบ้างที่เป็นไปได้ในการสำรวจเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow
การปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow อาจเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ อย่างรอบคอบ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจช่องทางที่เป็นไปได้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลใน TensorFlow โดยมุ่งเน้นไปที่ API ระดับสูงและเทคนิคสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดล 1. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: หนึ่งในขั้นตอนพื้นฐาน
จุดประสงค์ของการบันทึกและโหลดโมเดลใน TensorFlow คืออะไร
วัตถุประสงค์ของการบันทึกและโหลดโมเดลใน TensorFlow คือการเปิดใช้งานการเก็บรักษาและนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมกลับมาใช้ใหม่สำหรับงานอนุมานหรือการฝึกอบรมในอนาคต การบันทึกโมเดลช่วยให้เราสามารถจัดเก็บพารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมที่เรียนรู้ของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไว้บนดิสก์ ในขณะที่การโหลดโมเดลช่วยให้เราสามารถกู้คืนพารามิเตอร์ที่บันทึกไว้เหล่านี้และ
ชุดข้อมูล Fashion MNIST มีส่วนช่วยในการจัดหมวดหมู่อย่างไร
ชุดข้อมูล Fashion MNIST มีส่วนสำคัญในงานจัดหมวดหมู่ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า ชุดข้อมูลนี้ทำหน้าที่แทนชุดข้อมูล MNIST แบบดั้งเดิม ซึ่งประกอบด้วยตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ ในทางกลับกัน ชุดข้อมูล Fashion MNIST ประกอบด้วยรูปภาพระดับสีเทา 60,000 ภาพ
- 1
- 2