Bir modeli eğitmek ne anlama geliyor? Hangi öğrenme türü: derin, topluluk, transfer en iyisidir? Öğrenme süresiz olarak verimli midir?
Yapay Zeka (AI) alanında bir "model" yetiştirmek, kalıpları tanıyacak ve girdi verilerine dayanarak tahminler yapacak bir algoritma öğretme sürecini ifade eder. Bu süreç, modelin örneklerden öğrendiği ve görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için bilgisini genelleştirdiği makine öğreniminde çok önemli bir adımdır. Orada
Transfer öğrenimi nedir ve neden TensorFlow.js için ana kullanım örneğidir?
Transfer öğrenme, önceden eğitilmiş modellerin yeni görevleri çözmek için bir başlangıç noktası olarak kullanılmasına izin veren derin öğrenme alanında güçlü bir tekniktir. Büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model almayı ve öğrenilen bilgileri farklı ama ilgili bir sorunu çözmek için yeniden kullanmayı içerir. Bu yaklaşım
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, TensorFlow.js ile tarayıcıda derin öğrenme, Giriş, Sınav incelemesi
TensorFlow.js yeni iş fırsatlarını nasıl sağlar?
TensorFlow.js, derin öğrenmenin yeteneklerini tarayıcıya getiren ve Yapay Zeka (AI) alanında yeni iş fırsatları sağlayan güçlü bir çerçevedir. Bu son teknoloji, geliştiricilerin derin öğrenme modellerinin potansiyelinden doğrudan web uygulamalarında yararlanmasına olanak tanıyarak çeşitli sektörlerdeki işletmeler için çok çeşitli olasılıkların önünü açıyor.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, TensorFlow.js ile tarayıcıda derin öğrenme, Giriş, Sınav incelemesi
Eğitimden önce kaydedilmiş bir modelin var olup olmadığını kontrol etmenin amacı nedir?
Bir derin öğrenme modelini eğitirken, eğitim sürecine başlamadan önce kayıtlı bir modelin var olup olmadığını kontrol etmek önemlidir. Bu adım birkaç amaca hizmet eder ve eğitim iş akışına büyük ölçüde fayda sağlayabilir. Kedilere karşı köpekleri belirlemek için bir evrişimli sinir ağı (CNN) kullanma bağlamında,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, Köpeklerle kedileri tanımlamak için evrişimli sinir ağını kullanma, Ağı eğitmek, Sınav incelemesi
Deep Asteroid programına daha fazla katman dahil etmenin faydaları nelerdir?
Yapay zeka alanında, özellikle asteroitleri makine öğrenimi ile izleme alanında, Deep Asteroid programına daha fazla katman dahil etmek çeşitli faydalar sağlayabilir. Bu faydalar, derin sinir ağlarının verilerden karmaşık kalıpları ve temsilleri öğrenme yeteneğinden kaynaklanmaktadır, bu da verinin doğruluğunu ve performansını artırabilir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Uygulamaları, Makine öğrenimi ile asteroitleri izleme, Sınav incelemesi
Ekip, listeleme fotoğraflarını kategorize etmek için model mimarisi olarak neden ResNet 50'yi seçti?
Birkaç zorlayıcı nedenden dolayı Airbnb'nin makine öğrenimi uygulamasındaki kayıt fotoğraflarını kategorize etmek için model mimarisi olarak ResNet 50 seçildi. ResNet 50, görüntü sınıflandırma görevlerinde olağanüstü performans sergileyen derin bir evrişimli sinir ağıdır (CNN). ResNet model ailesinin bir çeşididir.
Araştırmacılar, ortaçağ metinlerinin yazıya dökülmesi bağlamında makine öğrenimi modellerini eğitmek için veri toplama zorluğunun üstesinden nasıl geldi?
Araştırmacılar, ortaçağ metinlerinin yazıya dökülmesi bağlamında makine öğrenimi modellerini eğitmek için veri toplarken çeşitli zorluklarla karşılaştı. Bu zorluklar, ortaçağ el yazmalarının karmaşık el yazısı stilleri, soluk mürekkep ve eskiliğin neden olduğu hasar gibi benzersiz özelliklerinden kaynaklanıyordu. Bu zorlukların üstesinden gelmek, yenilikçi tekniklerin ve dikkatli veri iyileştirmenin bir kombinasyonunu gerektiriyordu.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Uygulamaları, Paleografların Orta Çağ metinlerini ML ile yazmalarına yardımcı oluyoruz, Sınav incelemesi
TensorFlow'da bir modelin doğruluğunu artırmak için keşfedilecek bazı olası yollar nelerdir?
TensorFlow'da bir modelin doğruluğunu artırmak, çeşitli faktörlerin dikkatle değerlendirilmesini gerektiren karmaşık bir görev olabilir. Bu cevapta, üst düzey API'lere ve model oluşturma ve iyileştirme tekniklerine odaklanarak TensorFlow'daki bir modelin doğruluğunu artırmak için bazı olası yolları araştıracağız. 1. Veri ön işleme: Temel adımlardan biri
TensorFlow'da modelleri kaydetmenin ve yüklemenin amacı nedir?
TensorFlow'da modelleri kaydetmenin ve yüklemenin amacı, gelecekteki çıkarım veya eğitim görevleri için eğitilmiş modellerin korunmasını ve yeniden kullanılmasını sağlamaktır. Bir modeli kaydetmek, eğitilmiş bir modelin öğrenilen parametrelerini ve mimarisini diskte saklamamıza izin verirken, bir modeli yüklemek, bu kaydedilen parametreleri geri yüklememize ve
Fashion MNIST veri seti, sınıflandırma görevine nasıl katkıda bulunur?
Fashion MNIST veri seti, yapay zeka alanındaki sınıflandırma görevine, özellikle de giyim görüntülerini sınıflandırmak için TensorFlow'un kullanılmasına önemli bir katkıdır. Bu veri seti, el yazısı rakamlardan oluşan geleneksel MNIST veri setinin yerine geçer. Fashion MNIST veri seti ise 60,000 gri tonlamalı görüntüden oluşuyor.
- 1
- 2