Büyük dilsel modeller nelerdir?
Büyük dilsel modeller, Yapay Zeka (AI) alanında önemli bir gelişmedir ve doğal dil işleme (NLP) ve makine çevirisi dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda önem kazanmıştır. Bu modeller, büyük miktarda eğitim verisinden ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak insana benzer metinleri anlamak ve oluşturmak için tasarlanmıştır. Bu yanıtımızda,
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Makine öğreniminin 7 adımı
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
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme modeli oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL) modeli oluşturmak, her biri sağlam ve doğru bir model oluşturmak için çok önemli olan birkaç adımı içerir. Bu açıklamada, her adımın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, böyle bir model oluşturmanın ayrıntılı sürecini inceleyeceğiz. Adım 1: Veri Hazırlama İlk adım, veri toplamak ve
TensorFlow Hub, işbirliğine dayalı model geliştirmeyi nasıl teşvik eder?
TensorFlow Hub, Yapay Zeka alanında işbirliğine dayalı model geliştirmeyi teşvik eden güçlü bir araçtır. AI topluluğu tarafından kolayca paylaşılabilen, yeniden kullanılabilen ve geliştirilebilen, önceden eğitilmiş modellerin merkezi bir deposunu sağlar. Bu, işbirliğini teşvik eder ve yeni modellerin geliştirilmesini hızlandırır, araştırmacılar için zamandan ve emekten tasarruf sağlar ve
Eğitilmiş bir modelde ince ayar yapmanın amacı nedir?
Eğitilmiş bir modelde ince ayar yapmak, Yapay Zeka alanında, özellikle Google Cloud Machine Learning bağlamında çok önemli bir adımdır. Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir göreve veya veri kümesine uyarlama amacına hizmet eder, böylece performansını artırır ve gerçek dünya uygulamaları için daha uygun hale getirir. Bu süreç,
Transfer öğrenimi, nesne algılama modelleri için eğitim sürecini nasıl basitleştirir?
Transfer öğrenme, nesne algılama modelleri için eğitim sürecini basitleştiren, yapay zeka alanında güçlü bir tekniktir. Bir görevden öğrenilen bilginin diğerine aktarılmasını sağlayarak, modelin önceden eğitilmiş modellerden yararlanmasına ve gerekli eğitim verisi miktarını önemli ölçüde azaltmasına olanak tanır. Google Cloud bağlamında