Genellikle önerilen veriler, eğitim ve değerlendirme arasında sırasıyla %80 ila %20'ye yakın bir oranda bölünüyor mu?
Makine öğrenimi modellerinde eğitim ve değerlendirme arasındaki olağan ayrım sabit değildir ve çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bununla birlikte, genellikle verinin önemli bir kısmının, genellikle %70-80 civarında, eğitime ayrılması ve %20-30 civarında olan geri kalan kısmın değerlendirme için ayrılması önerilir. Bu bölünme şunu sağlar:
Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen, makine öğrenimi için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir çerçevedir. Geliştiricilerin ve araştırmacıların makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanıyan kapsamlı bir araç, kitaplık ve kaynak ekosistemi sağlar. Derin sinir ağları (DNN'ler) bağlamında, TensorFlow yalnızca bu modelleri eğitmekle kalmaz, aynı zamanda
Eğitim sırasında veri kümesini birden çok kez yinelemenin amacı nedir?
Derin öğrenme alanında bir sinir ağı modelini eğitirken, veri kümesi üzerinde birden çok kez yineleme yapmak yaygın bir uygulamadır. Dönem tabanlı eğitim olarak bilinen bu süreç, modelin performansını optimize etmede ve daha iyi genelleme elde etmede çok önemli bir amaca hizmet eder. Eğitim sırasında veri kümesinin birden çok kez yinelenmesinin ana nedeni
Sinirsel makine çevirisi modelinin yapısı nedir?
Sinirsel makine çevirisi (NMT) modeli, makine çevirisi alanında devrim yaratan derin öğrenmeye dayalı bir yaklaşımdır. Kaynak ve hedef diller arasındaki eşlemeyi doğrudan modelleyerek yüksek kaliteli çeviriler üretebilmesi nedeniyle önemli bir popülerlik kazanmıştır. Bu cevapta, NMT modelinin yapısını inceleyeceğiz
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, Derin öğrenme, Python ve TensorFlow ile bir sohbet robotu oluşturma, Model eğitimi, Sınav incelemesi
AI Pong oyununda temsil edilen sinir ağı modelinin çıktısı nasıl?
TensorFlow.js kullanılarak hayata geçirilen AI Pong oyununda, sinir ağı modelinin çıktısı, oyunun karar vermesini ve oyuncunun eylemlerine yanıt vermesini sağlayacak şekilde temsil edilmektedir. Bunun nasıl başarıldığını anlamak için oyun mekaniğinin detaylarına ve sinir ağının rolüne bakalım.
Ağımızı "uydur" işlevini kullanarak nasıl eğitiriz? Eğitim sırasında hangi parametreler ayarlanabilir?
TensorFlow'daki "uydur" işlevi, bir sinir ağı modelini eğitmek için kullanılır. Bir ağı eğitmek, girdi verilerine ve istenen çıktıya dayalı olarak model parametrelerinin ağırlıklarını ve yanlılıklarını ayarlamayı içerir. Bu süreç optimizasyon olarak bilinir ve ağın öğrenmesi ve doğru tahminler yapması için çok önemlidir. Trene
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
Eylemi tahmin etmek için sinir ağı kullanılırken her oyun yinelemesinde eylem nasıl seçilir?
Eylemi tahmin etmek için bir sinir ağı kullanırken her oyun yinelemesinde, eylem sinir ağının çıktısına göre seçilir. Sinir ağı, oyunun mevcut durumunu girdi olarak alır ve olası eylemler üzerinde bir olasılık dağılımı üretir. Seçilen eylem daha sonra temel alınarak seçilir.
Sinir ağı modeli tanımlama işlevinde girdi katmanını nasıl oluştururuz?
Sinir ağı modeli tanımlama işlevinde girdi katmanını oluşturmak için, sinir ağlarının temel kavramlarını ve girdi katmanının genel mimarideki rolünü anlamamız gerekir. TensorFlow ve OpenAI kullanarak bir oyun oynamak için bir sinir ağını eğitme bağlamında, giriş katmanı
Makine öğreniminin amacı nedir ve geleneksel programlamadan farkı nedir?
Makine öğreniminin amacı, bilgisayarların açıkça programlanmadan otomatik olarak öğrenmelerini ve deneyimlerden gelişmelerini sağlayan algoritmalar ve modeller geliştirmektir. Bu, belirli görevleri gerçekleştirmek için açık talimatların sağlandığı geleneksel programlamadan farklıdır. Makine öğrenimi, kalıpları öğrenebilen ve tahminler yapabilen modellerin oluşturulmasını ve eğitilmesini içerir.