Чи зазвичай рекомендований розподіл даних між навчанням та оцінюванням становить близько 80% до 20% відповідно?
Звичайний розподіл між навчанням і оцінюванням у моделях машинного навчання не є постійним і може змінюватися залежно від різних факторів. Однак зазвичай рекомендується виділяти значну частину даних для навчання, як правило, близько 70-80%, а решту залишати для оцінки, яка становитиме близько 20-30%. Цей розподіл забезпечує це
Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
TensorFlow — широко поширена платформа з відкритим кодом для машинного навчання, розроблена Google. Він надає комплексну екосистему інструментів, бібліотек і ресурсів, які дозволяють розробникам і дослідникам створювати й ефективно розгортати моделі машинного навчання. У контексті глибоких нейронних мереж (DNN) TensorFlow здатний не тільки навчати ці моделі, але й полегшувати
Яка мета багаторазового повторення набору даних під час навчання?
Під час навчання моделі нейронної мережі в області глибокого навчання звичайною практикою є багаторазове повторення набору даних. Цей процес, відомий як епохове навчання, служить вирішальній меті для оптимізації продуктивності моделі та досягнення кращого узагальнення. Основною причиною багаторазового повторення набору даних під час навчання є
Яка структура моделі нейронного машинного перекладу?
Модель нейронного машинного перекладу (NMT) — це підхід, заснований на глибокому навчанні, який зробив революцію в галузі машинного перекладу. Він набув значної популярності завдяки своїй здатності створювати високоякісні переклади шляхом прямого моделювання відображення між вихідною та цільовою мовами. У цій відповіді ми дослідимо структуру моделі NMT, виділяючи
Як результат моделі нейронної мережі представлено в грі AI Pong?
У грі AI Pong, реалізованій за допомогою TensorFlow.js, вихід моделі нейронної мережі представлено таким чином, що дозволяє грі приймати рішення та реагувати на дії гравця. Щоб зрозуміти, як це досягається, давайте заглибимося в деталі ігрової механіки та роль нейронної мережі
Як навчити нашу мережу за допомогою функції `fit`? Які параметри можна регулювати під час навчання?
Функція `fit` у TensorFlow використовується для навчання моделі нейронної мережі. Навчання мережі передбачає коригування ваг і зміщень параметрів моделі на основі вхідних даних і бажаного результату. Цей процес відомий як оптимізація та має вирішальне значення для того, щоб мережа могла навчатися та робити точні прогнози. Тренуватися
Яка мета перевірки наявності збереженої моделі перед навчанням?
Під час навчання моделі глибокого навчання важливо перевірити, чи існує збережена модель, перш ніж почати процес навчання. Цей крок служить кільком цілям і може значно принести користь робочому процесу навчання. У контексті використання згорткової нейронної мережі (CNN) для ідентифікації собак і котів мета перевірити, чи
Як обирається дія під час кожної ітерації гри при використанні нейронної мережі для прогнозування дії?
Під час кожної ітерації гри під час використання нейронної мережі для прогнозування дії дія вибирається на основі виходу нейронної мережі. Нейронна мережа приймає поточний стан гри як вхідні дані та виробляє розподіл ймовірностей за можливими діями. Вибрана дія вибирається на основі
Як ми створюємо вхідний рівень у функції визначення моделі нейронної мережі?
Щоб створити вхідний рівень у функції визначення моделі нейронної мережі, нам потрібно зрозуміти фундаментальні концепції нейронних мереж і роль вхідного рівня в загальній архітектурі. У контексті навчання нейронної мережі грати в гру за допомогою TensorFlow і OpenAI вхідний рівень служить
Яка мета машинного навчання і чим воно відрізняється від традиційного програмування?
Метою машинного навчання є розробка алгоритмів і моделей, які дозволяють комп’ютерам автоматично навчатися та вдосконалюватися на основі досвіду, без явного програмування. Це відрізняється від традиційного програмування, де надаються чіткі інструкції для виконання конкретних завдань. Машинне навчання передбачає створення та навчання моделей, які можуть вивчати шаблони та робити прогнози