Regulacija grafikona temeljna je tehnika u strojnom učenju koja uključuje konstruiranje grafikona gdje čvorovi predstavljaju podatkovne točke, a rubovi odnose između podatkovnih točaka. U kontekstu neuralnog strukturiranog učenja (NSL) s TensorFlowom, grafikon se konstruira definiranjem načina na koji su podatkovne točke povezane na temelju njihovih sličnosti ili odnosa. Odgovornost za izradu ovog grafikona leži na podatkovnom znanstveniku ili inženjeru strojnog učenja koji dizajnira model.
Za konstruiranje grafa za regularizaciju grafa u NSL-u obično se slijede sljedeći koraci:
1. Zastupanje podataka: Prvi korak je predstavljanje podatkovnih točaka u prikladnom formatu. To bi moglo uključivati kodiranje podatkovnih točaka kao vektora značajki ili ugrađivanja koja bilježe relevantne informacije o podacima.
2. Mjera sličnosti: Zatim se definira mjera sličnosti za kvantificiranje odnosa između podatkovnih točaka. To se može temeljiti na različitim metrikama kao što su euklidska udaljenost, kosinusna sličnost ili mjere temeljene na grafikonima poput najkraćih putova.
3. Prag: Ovisno o korištenoj mjeri sličnosti, može se primijeniti prag da se odredi koje su podatkovne točke povezane na grafikonu. Podatkovne točke sa sličnostima iznad praga povezane su rubovima na grafikonu.
4. Konstrukcija grafikona: Koristeći izračunate sličnosti i pragove, konstruira se struktura grafikona gdje čvorovi predstavljaju podatkovne točke, a rubovi odnose među njima. Ovaj graf služi kao osnova za primjenu tehnika regularizacije grafa u NSL okviru.
5. Ugradnja u model: Nakon što je graf konstruiran, integrira se u model strojnog učenja kao regulacijski termin. Iskorištavanjem strukture grafikona tijekom obuke, model može učiti iz podataka i odnosa kodiranih u grafikonu, što dovodi do poboljšane izvedbe generalizacije.
Na primjer, u polu-nadziranom zadatku učenja gdje su dostupne označene i neoznačene podatkovne točke, regulacija grafikona može pomoći u širenju informacija oznake kroz grafikon kako bi se poboljšala predviđanja modela na neoznačenim podatkovnim točkama. Iskorištavanjem odnosa između podatkovnih točaka, model može naučiti robusniji prikaz koji obuhvaća temeljnu strukturu distribucije podataka.
Regulacija grafikona u kontekstu NSL-a s TensorFlowom uključuje konstruiranje grafikona gdje čvorovi predstavljaju podatkovne točke, a rubovi odnose između podatkovnih točaka. Odgovornost za izradu ovog grafikona leži na podatkovnom znanstveniku ili inženjeru strojnog učenja, koji definira predstavljanje podataka, mjeru sličnosti, pragove i korake konstrukcije grafikona kako bi se grafikon uključio u model strojnog učenja radi poboljšane izvedbe.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals