Derin öğrenme modeli tarafından yapılan tahminleri yorumlamak için bazı teknikler nelerdir?
Bir derin öğrenme modeli tarafından yapılan tahminleri yorumlamak, davranışını anlamanın ve model tarafından öğrenilen temel kalıplara ilişkin içgörüler elde etmenin önemli bir yönüdür. Yapay Zekanın bu alanında, tahminleri yorumlamak ve modelin karar verme sürecine ilişkin anlayışımızı geliştirmek için çeşitli teknikler kullanılabilir. Yaygın olarak kullanılan bir
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
RNN'ler, üretim sürecinde belirli yapılandırılmış veri parçalarına dikkat etmeyi nasıl öğrenebilir?
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), verilen girdi verilerine dayalı olarak insan benzeri metin ürettikleri Doğal Dil Üretimi (NLG) görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bazı durumlarda, RNN'lerin üretim sürecinde belirli yapılandırılmış veri parçalarına dikkat etmeyi öğrenmesi arzu edilir. Bu yetenek, modelin odaklanmasını sağlar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Doğal dil üretimi, Sınav incelemesi