Tỷ lệ phân chia dữ liệu thường được đề xuất giữa đào tạo và đánh giá có tương ứng gần 80% đến 20% không?
Sự phân chia thông thường giữa đào tạo và đánh giá trong các mô hình học máy không cố định và có thể thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Tuy nhiên, thông thường nên phân bổ một phần đáng kể dữ liệu cho đào tạo, thường là khoảng 70-80% và dành phần còn lại để đánh giá, khoảng 20-30%. Sự phân chia này đảm bảo rằng
Tensorflow có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
TensorFlow là một framework mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi cho machine learning do Google phát triển. Nó cung cấp một hệ sinh thái toàn diện gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xây dựng và triển khai các mô hình học máy một cách hiệu quả. Trong bối cảnh mạng lưới thần kinh sâu (DNN), TensorFlow không chỉ có khả năng đào tạo các mô hình này mà còn hỗ trợ
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, TensorFlow Hub để học máy hiệu quả hơn
Mục đích của việc lặp lại tập dữ liệu nhiều lần trong quá trình đào tạo là gì?
Khi đào tạo một mô hình mạng thần kinh trong lĩnh vực học sâu, thông thường sẽ lặp lại tập dữ liệu nhiều lần. Quá trình này, được gọi là đào tạo dựa trên kỷ nguyên, phục vụ mục đích quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và đạt được khả năng khái quát hóa tốt hơn. Lý do chính để lặp lại tập dữ liệu nhiều lần trong quá trình đào tạo là
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch, Mạng thần kinh, Mô hình đào tạo, ôn thi
Cấu trúc của mô hình dịch máy thần kinh là gì?
Mô hình dịch máy thần kinh (NMT) là một cách tiếp cận dựa trên học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực dịch máy. Nó đã trở nên phổ biến đáng kể nhờ khả năng tạo ra các bản dịch chất lượng cao bằng cách trực tiếp lập mô hình ánh xạ giữa ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá cấu trúc của mô hình NMT, nêu bật
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Tạo một chatbot với học sâu, Python và TensorFlow, Đào tạo người mẫu, ôn thi
Đầu ra của mô hình mạng thần kinh được thể hiện như thế nào trong trò chơi AI Pong?
Trong trò chơi AI Pong được triển khai bằng TensorFlow.js, đầu ra của mô hình mạng thần kinh được thể hiện theo cách cho phép trò chơi đưa ra quyết định và phản hồi hành động của người chơi. Để hiểu làm thế nào đạt được điều này, chúng ta hãy đi sâu vào các chi tiết của cơ chế trò chơi và vai trò của mạng lưới thần kinh
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Học sâu trong trình duyệt với TensorFlow.js, AI Pong trong TensorFlow.js, ôn thi
Làm cách nào để chúng tôi đào tạo mạng của mình bằng chức năng `fit`? Những thông số nào có thể được điều chỉnh trong quá trình đào tạo?
Hàm `fit` trong TensorFlow được sử dụng để huấn luyện mô hình mạng thần kinh. Đào tạo một mạng liên quan đến việc điều chỉnh trọng số và độ lệch của các tham số của mô hình dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn. Quá trình này được gọi là tối ưu hóa và rất quan trọng để mạng tìm hiểu và đưa ra dự đoán chính xác. Huấn luyện
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Sử dụng mạng nơ-ron phức hợp để xác định chó và mèo, Đào tạo mạng, ôn thi
Mục đích của việc kiểm tra xem một mô hình đã lưu đã tồn tại trước khi đào tạo chưa?
Khi đào tạo một mô hình học sâu, điều quan trọng là phải kiểm tra xem một mô hình đã lưu đã tồn tại chưa trước khi bắt đầu quá trình đào tạo. Bước này phục vụ một số mục đích và có thể mang lại lợi ích lớn cho quy trình đào tạo. Trong bối cảnh sử dụng mạng thần kinh tích chập (CNN) để xác định chó và mèo, mục đích kiểm tra xem liệu một
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Sử dụng mạng nơ-ron phức hợp để xác định chó và mèo, Đào tạo mạng, ôn thi
Hành động được chọn như thế nào trong mỗi lần lặp lại trò chơi khi sử dụng mạng thần kinh để dự đoán hành động?
Trong mỗi lần lặp lại trò chơi khi sử dụng mạng thần kinh để dự đoán hành động, hành động được chọn dựa trên đầu ra của mạng thần kinh. Mạng nơ-ron lấy trạng thái hiện tại của trò chơi làm đầu vào và tạo ra phân phối xác suất cho các hành động có thể xảy ra. Hành động đã chọn sau đó được chọn dựa trên
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi với TensorFlow và Open AI, Kiểm tra mạng, ôn thi
Làm cách nào để tạo lớp đầu vào trong chức năng định nghĩa mô hình mạng thần kinh?
Để tạo lớp đầu vào trong chức năng định nghĩa mô hình mạng nơ-ron, chúng ta cần hiểu các khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron và vai trò của lớp đầu vào trong kiến trúc tổng thể. Trong bối cảnh đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi bằng TensorFlow và OpenAI, lớp đầu vào đóng vai trò là
Mục tiêu của học máy là gì và nó khác với lập trình truyền thống như thế nào?
Mục tiêu của học máy là phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Điều này khác với lập trình truyền thống, nơi cung cấp các hướng dẫn rõ ràng để thực hiện các tác vụ cụ thể. Học máy liên quan đến việc tạo và đào tạo các mô hình có thể học các mẫu và đưa ra dự đoán
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi với TensorFlow và Open AI, Giới thiệu, ôn thi