Gerçek dünyadaki veriler, öğreticilerde kullanılan veri kümelerinden nasıl farklı olabilir?
Gerçek dünya verileri, özellikle yapay zeka alanında, özellikle Kaggle yarışmasında akciğer kanseri tespiti için TensorFlow ve 3B evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ile derin öğrenme alanında, eğitimlerde kullanılan veri kümelerinden önemli ölçüde farklı olabilir. Öğreticiler genellikle didaktik amaçlar için basitleştirilmiş ve derlenmiş veri kümeleri sağlarken, gerçek dünya verileri genellikle daha karmaşıktır ve
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, Kaggle akciğer kanseri tespit yarışmasına sahip 3 boyutlu evrişimli sinir ağı, Giriş, Sınav incelemesi
Bir ML uygulaması geliştirirken ML'ye özgü hususlar nelerdir?
Bir makine öğrenimi (ML) uygulaması geliştirirken, dikkate alınması gereken makine öğrenimine özgü birkaç husus vardır. Bu hususlar, ML modelinin etkinliğini, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, makine öğrenimi sırasında geliştiricilerin akılda tutması gereken makine öğrenimine özgü bazı önemli hususları tartışacağız.