Com podem fer prediccions mitjançant estimadors a Google Cloud Machine Learning i quins són els reptes de classificar les imatges de roba?
A Google Cloud Machine Learning, es poden fer prediccions mitjançant estimadors, que són API d'alt nivell que simplifiquen el procés de creació i formació de models d'aprenentatge automàtic. Els estimadors proporcionen una interfície per a la formació, l'avaluació i la predicció, facilitant el desenvolupament de solucions d'aprenentatge automàtic robustes i escalables. Per fer prediccions mitjançant estimadors a Google Cloud Machine
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Més passos de l'aprenentatge automàtic, Cas d’ús d’aprenentatge automàtic a la moda, Revisió de l'examen
Quins són alguns hiperparàmetres amb els quals podem experimentar per aconseguir una major precisió en el nostre model?
Per aconseguir una major precisió en el nostre model d'aprenentatge automàtic, hi ha diversos hiperparàmetres amb els quals podem experimentar. Els hiperparàmetres són paràmetres ajustables que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. Controlen el comportament de l'algorisme d'aprenentatge i tenen un impacte significatiu en el rendiment del model. Un hiperparàmetre important a tenir en compte és
Com podem millorar el rendiment del nostre model canviant a un classificador de xarxa neuronal profunda (DNN)?
Per millorar el rendiment d'un model canviant a un classificador de xarxa neuronal profunda (DNN) en el camp del cas d'ús d'aprenentatge automàtic a la moda, es poden fer diversos passos clau. Les xarxes neuronals profundes han mostrat un gran èxit en diversos dominis, incloses tasques de visió per ordinador com la classificació d'imatges, la detecció d'objectes i la segmentació. Per
Com construïm un classificador lineal mitjançant el marc d'estimació de TensorFlow a Google Cloud Machine Learning?
Per crear un classificador lineal amb el marc d'estimació de TensorFlow a Google Cloud Machine Learning, podeu seguir un procés pas a pas que inclou la preparació de dades, la definició del model, la formació, l'avaluació i la predicció. Aquesta explicació completa us guiarà a través de cadascun d'aquests passos, aportant un valor didàctic basat en coneixements fets. 1. Preparació de les dades: abans de construir a
Quina diferència hi ha entre el conjunt de dades Fashion-MNIST i el conjunt de dades MNIST clàssic?
El conjunt de dades Fashion-MNIST i el conjunt de dades clàssic MNIST són dos conjunts de dades populars utilitzats en el camp de l'aprenentatge automàtic per a tasques de classificació d'imatges. Tot i que tots dos conjunts de dades consisteixen en imatges en escala de grisos i s'utilitzen habitualment per comparar i avaluar algorismes d'aprenentatge automàtic, hi ha diverses diferències clau entre ells. En primer lloc, el conjunt de dades MNIST clàssic conté imatges