Com determinar el nombre d'imatges utilitzades per entrenar un model de visió d'IA?
En intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, especialment en el context de TensorFlow i la seva aplicació a la visió per ordinador, determinar el nombre d'imatges utilitzades per entrenar un model és un aspecte important del procés de desenvolupament del model. La comprensió d'aquest component és essencial per comprendre la capacitat del model per generalitzar des de les dades d'entrenament fins a les no vistes.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Introducció a TensorFlow, Visió per ordinador bàsica amb ML
Quan s'entrena un model de visió d'IA, és necessari utilitzar un conjunt d'imatges diferent per a cada època d'entrenament?
En l'àmbit de la intel·ligència artificial, especialment quan es tracta de tasques de visió per ordinador amb TensorFlow, entendre el procés d'entrenament d'un model és important per aconseguir un rendiment òptim. Una pregunta habitual que sorgeix en aquest context és si s'utilitza un conjunt d'imatges diferent per a cada època durant la fase d'entrenament. Per abordar això
S'han d'utilitzar dades separades en els passos posteriors de la formació d'un model d'aprenentatge automàtic?
El procés d'entrenament dels models d'aprenentatge automàtic normalment implica diversos passos, cadascun requerint dades específiques per garantir l'eficàcia i la precisió del model. Els set passos de l'aprenentatge automàtic, tal com es descriuen, inclouen la recollida de dades, la preparació de dades, l'elecció d'un model, l'entrenament del model, l'avaluació del model, l'ajust de paràmetres i la realització de prediccions. Cadascun d'aquests passos té diferents