จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ เมื่ออัลกอริธึมที่เลือกไม่เหมาะกับงานเฉพาะ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าปกติ ต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้น และการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี
กราฟธรรมชาติรวมถึงกราฟการเกิดขึ้นร่วม กราฟอ้างอิง หรือกราฟข้อความหรือไม่
กราฟธรรมชาติครอบคลุมโครงสร้างกราฟที่หลากหลายซึ่งจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีในสถานการณ์ต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง กราฟการเกิดร่วม กราฟอ้างอิง และกราฟข้อความล้วนเป็นตัวอย่างของกราฟธรรมชาติที่จับความสัมพันธ์ประเภทต่างๆ และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการใช้งานต่างๆ ภายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ กราฟการเกิดขึ้นร่วมกันแสดงถึงการเกิดขึ้นร่วมกัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเรียนรู้โครงสร้างประสาทด้วย TensorFlow, ฝึกกับกราฟธรรมชาติ
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
กระบวนการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการเปิดเผยข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนสำหรับแต่ละสถานการณ์ ในระหว่างระยะการฝึก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องผ่านการวนซ้ำหลายครั้ง โดยจะปรับพารามิเตอร์ภายในให้เหลือน้อยที่สุด
เราจะใช้โมเดล AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร
หากต้องการใช้โมเดล AI ที่ทำงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง เราจะต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน Google Cloud Machine Learning มอบแพลตฟอร์มและเครื่องมือ
โมเดล Generative Pre-trained Transformer (GPT) คืออะไร
Generative Pre-trained Transformer (GPT) คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดล GPT ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล และสามารถปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานเฉพาะ เช่น การสร้างข้อความ การแปล การสรุป และการตอบคำถาม ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะภายใน
เราจะแยกคำอธิบายประกอบวัตถุทั้งหมดออกจากการตอบสนองของ API ได้อย่างไร
หากต้องการแยกคำอธิบายประกอบวัตถุทั้งหมดออกจากการตอบสนองของ API ในด้านปัญญาประดิษฐ์ – Google Vision API – การทำความเข้าใจรูปภาพขั้นสูง – การตรวจจับวัตถุ คุณสามารถใช้รูปแบบการตอบสนองที่ API เตรียมไว้ให้ ซึ่งรวมถึงรายการของวัตถุที่ตรวจพบพร้อมกับวัตถุที่เกี่ยวข้อง กรอบขอบเขตและคะแนนความมั่นใจ โดยการแยกวิเคราะห์
นักพัฒนาสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Cloud Vision API และความสามารถได้จากที่ใด
นักพัฒนาที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Cloud Vision API และความสามารถของมันมีทรัพยากรมากมายที่พร้อมให้ใช้งาน แหล่งข้อมูลเหล่านี้ให้ข้อมูล ตัวอย่าง และเอกสารโดยละเอียดเพื่อช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจและใช้คุณลักษณะของ Cloud Vision API ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก่อนอื่น เอกสารอย่างเป็นทางการที่จัดทำโดย Google เป็นการเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยม
โมเดลการแปลแบบกำหนดเองจะเป็นประโยชน์ต่อคำศัพท์เฉพาะทางและแนวคิดในแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ได้อย่างไร
โมเดลการแปลแบบกำหนดเองสามารถให้ประโยชน์อย่างมากในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI โดยการให้คำศัพท์เฉพาะและแนวคิดที่ปรับให้เหมาะกับโดเมนหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ แบบจำลองเหล่านี้สร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคขั้นสูงและอัลกอริทึม สามารถเพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของการแปล ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ในท้ายที่สุด หนึ่งใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, แพลตฟอร์ม Google Cloud AI, การแปล AutoML, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการกำหนดเอาต์พุตของการเรียกพิมพ์ให้กับตัวแปรใน TensorFlow คืออะไร
วัตถุประสงค์ของการกำหนดเอาต์พุตของการเรียกพิมพ์ให้กับตัวแปรใน TensorFlow คือเพื่อจับและจัดการข้อมูลที่พิมพ์สำหรับการประมวลผลเพิ่มเติมภายในเฟรมเวิร์ก TensorFlow TensorFlow เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google โดยมีชุดเครื่องมือและฟังก์ชันที่ครอบคลุมเพื่อสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
คุณจะเริ่มโน้ตบุ๊ก Jupyter ในเครื่องได้อย่างไร
หากต้องการเริ่มโน้ตบุ๊ก Jupyter ในเครื่อง คุณต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ สมุดบันทึก Jupyter เป็นเว็บแอปพลิเคชันแบบโอเพ่นซอร์สที่ให้คุณสร้างและแชร์เอกสารที่มีรหัสสด สมการ การแสดงภาพ และข้อความบรรยาย มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการสำรวจข้อมูลเชิงโต้ตอบ
- 1
- 2