Je li obično preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
Uobičajena podjela između obuke i evaluacije u modelima strojnog učenja nije fiksna i može varirati ovisno o različitim čimbenicima. Međutim, općenito se preporučuje dodijeliti značajan dio podataka za obuku, obično oko 70-80%, a preostali dio rezervirati za evaluaciju, što bi bilo oko 20-30%. Ova podjela to osigurava
Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
TensorFlow široko je korišten okvir otvorenog koda za strojno učenje koji je razvio Google. Pruža sveobuhvatan ekosustav alata, biblioteka i resursa koji programerima i istraživačima omogućuju učinkovitu izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja. U kontekstu dubokih neuronskih mreža (DNN), TensorFlow nije samo sposoban trenirati ove modele, već također olakšava
Koja je svrha ponavljanja skupa podataka više puta tijekom obuke?
Kada trenirate model neuronske mreže u području dubokog učenja, uobičajena je praksa ponavljati skup podataka više puta. Ovaj proces, poznat kao obuka temeljena na epohama, služi ključnoj svrsi u optimizaciji performansi modela i postizanju bolje generalizacije. Glavni razlog za ponavljanje skupa podataka više puta tijekom obuke je
Kakva je struktura modela neuronskog strojnog prevođenja?
Model neuronskog strojnog prevođenja (NMT) pristup je temeljen na dubokom učenju koji je revolucionirao područje strojnog prevođenja. Stekao je značajnu popularnost zbog svoje sposobnosti generiranja visokokvalitetnih prijevoda izravnim modeliranjem preslikavanja između izvornog i ciljnog jezika. U ovom odgovoru istražit ćemo strukturu NMT modela, ističući
Kako je rezultat modela neuronske mreže predstavljen u igri AI Pong?
U igri AI Pong implementiranoj pomoću TensorFlow.js, izlaz modela neuronske mreže predstavljen je na način koji igri omogućuje donošenje odluka i reagiranje na radnje igrača. Da bismo razumjeli kako se to postiže, zaronimo u detalje mehanike igre i uloge neuronske mreže
Kako treniramo našu mrežu pomoću funkcije `fit`? Koji se parametri mogu podešavati tijekom treninga?
Funkcija `fit` u TensorFlowu koristi se za obuku modela neuronske mreže. Uvježbavanje mreže uključuje podešavanje težine i pristranosti parametara modela na temelju ulaznih podataka i željenog izlaza. Ovaj proces poznat je kao optimizacija i ključan je za učenje mreže i stvaranje točnih predviđanja. Trenirati
Koja je svrha provjere postoji li spremljeni model prije obuke?
Kada trenirate model dubokog učenja, važno je provjeriti postoji li već spremljeni model prije početka procesa obuke. Ovaj korak ima nekoliko svrha i može uvelike koristiti tijeku rada obuke. U kontekstu korištenja konvolucijske neuronske mreže (CNN) za identifikaciju pasa i mačaka, svrha provjere je li
Kako se odabire radnja tijekom svake iteracije igre kada se koristi neuronska mreža za predviđanje akcije?
Tijekom svake iteracije igre kada se neuronska mreža koristi za predviđanje radnje, radnja se bira na temelju rezultata neuronske mreže. Neuronska mreža uzima trenutno stanje igre kao ulaz i proizvodi distribuciju vjerojatnosti za moguće akcije. Odabrana radnja zatim se odabire na temelju
Kako stvaramo ulazni sloj u funkciji definiranja modela neuronske mreže?
Da bismo stvorili ulazni sloj u funkciji definiranja modela neuronske mreže, moramo razumjeti temeljne koncepte neuronskih mreža i ulogu ulaznog sloja u cjelokupnoj arhitekturi. U kontekstu treniranja neuronske mreže za igranje igre pomoću TensorFlow i OpenAI, ulazni sloj služi kao
Što je cilj strojnog učenja i po čemu se razlikuje od tradicionalnog programiranja?
Cilj strojnog učenja je razviti algoritme i modele koji omogućuju računalima da automatski uče i poboljšavaju se iz iskustva, bez eksplicitnog programiranja. Ovo se razlikuje od tradicionalnog programiranja, gdje se daju eksplicitne upute za obavljanje specifičnih zadataka. Strojno učenje uključuje stvaranje i uvježbavanje modela koji mogu učiti obrasce i stvarati predviđanja