Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
Subota, 13 travnja 2024
by ankarb
API susjeda paketa u Neural Structured Learning (NSL) TensorFlowa doista igra ključnu ulogu u generiranju proširenog skupa podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona. NSL je okvir za strojno učenje koji integrira podatke strukturirane grafovima u proces obuke, poboljšavajući izvedbu modela iskorištavanjem podataka značajki i podataka grafa. Korištenjem
Zašto je važno uravnotežiti skup podataka za obuku u dubokom učenju?
Nedjelja, 13 kolovoz 2023
by EITCA akademija
Balansiranje skupa podataka za obuku od iznimne je važnosti u dubinskom učenju iz nekoliko razloga. Osigurava da se model obučava na reprezentativnom i raznolikom skupu primjera, što dovodi do bolje generalizacije i poboljšane izvedbe na nevidljivim podacima. U ovom području kvaliteta i kvantiteta podataka o obuci igraju presudnu ulogu