Google Cloud Machine Learning'de tahmin edicileri kullanarak nasıl tahminler yapabiliriz ve giyim resimlerini sınıflandırmanın zorlukları nelerdir?
Google Cloud Machine Learning'de, makine öğrenimi modellerini oluşturma ve eğitme sürecini basitleştiren üst düzey API'ler olan tahmin ediciler kullanılarak tahminler yapılabilir. Tahmin ediciler, sağlam ve ölçeklenebilir makine öğrenimi çözümleri geliştirmeyi kolaylaştırarak eğitim, değerlendirme ve tahmin için bir arabirim sağlar. Google Cloud Machine'de tahmin araçlarını kullanarak tahminlerde bulunmak için
Modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek için deneyebileceğimiz bazı hiperparametreler nelerdir?
Makine öğrenimi modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek için deney yapabileceğimiz birkaç hiper parametre var. Hiperparametreler, öğrenme süreci başlamadan önce ayarlanan ayarlanabilir parametrelerdir. Öğrenme algoritmasının davranışını kontrol ederler ve modelin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptirler. Dikkate alınması gereken önemli bir hiperparametre,
Derin sinir ağı (DNN) sınıflandırıcısına geçerek modelimizin performansını nasıl geliştirebiliriz?
Modada makine öğrenimi kullanım durumu alanında bir derin sinir ağı (DNN) sınıflandırıcısına geçerek bir modelin performansını artırmak için birkaç önemli adım atılabilir. Derin sinir ağları, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi bilgisayarla görme görevleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda büyük başarı göstermiştir. İle
Google Cloud Machine Learning'de TensorFlow'un Estimator Framework'ünü kullanarak bir doğrusal sınıflandırıcıyı nasıl oluştururuz?
Google Cloud Machine Learning'de TensorFlow'un Estimator Framework'ünü kullanarak doğrusal bir sınıflandırıcı oluşturmak için veri hazırlama, model tanımlama, eğitim, değerlendirme ve tahmin içeren adım adım bir süreci takip edebilirsiniz. Bu kapsamlı açıklama, olgusal bilgiye dayalı didaktik bir değer sağlayarak, bu adımların her birinde size rehberlik edecektir. 1. Veri Hazırlama: Oluşturmadan önce
Fashion-MNIST veri seti ile klasik MNIST veri seti arasındaki fark nedir?
Fashion-MNIST veri seti ve klasik MNIST veri seti, görüntü sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi alanında kullanılan iki popüler veri setidir. Her iki veri seti de gri tonlamalı görüntülerden oluşsa ve makine öğrenimi algoritmalarını kıyaslama ve değerlendirme için yaygın olarak kullanılsa da, aralarında birkaç önemli fark vardır. İlk olarak, klasik MNIST veri seti görüntüleri içerir.