Les dades recomanades habitualment es divideixen entre formació i avaluació a prop del 80% al 20% corresponentment?
La divisió habitual entre formació i avaluació en els models d'aprenentatge automàtic no està fixada i pot variar en funció de diversos factors. Tanmateix, generalment es recomana assignar una part important de les dades per a la formació, normalment al voltant del 70-80%, i reservar la part restant per a l'avaluació, que seria al voltant del 20-30%. Aquesta divisió assegura que
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Més passos de l'aprenentatge automàtic, Big data per a models d’entrenament al núvol
Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
TensorFlow és un marc de codi obert àmpliament utilitzat per a l'aprenentatge automàtic desenvolupat per Google. Proporciona un ecosistema complet d'eines, biblioteques i recursos que permeten als desenvolupadors i investigadors crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic de manera eficient. En el context de les xarxes neuronals profundes (DNN), TensorFlow no només és capaç d'entrenar aquests models, sinó també de facilitar
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Avançar en l'aprenentatge automàtic, TensorFlow Hub per a un aprenentatge automàtic més productiu
Quin és l'objectiu d'iterar el conjunt de dades diverses vegades durant la formació?
Quan s'entrena un model de xarxa neuronal en el camp de l'aprenentatge profund, és una pràctica habitual repetir el conjunt de dades diverses vegades. Aquest procés, conegut com a entrenament basat en l'època, té un propòsit crucial per optimitzar el rendiment del model i aconseguir una millor generalització. El motiu principal per repetir el conjunt de dades diverses vegades durant l'entrenament és
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, Xarxa neuronal, Model de formació, Revisió de l'examen
Quina és l'estructura del model de traducció automàtica neuronal?
El model de traducció automàtica neuronal (NMT) és un enfocament basat en l'aprenentatge profund que ha revolucionat el camp de la traducció automàtica. Ha guanyat una popularitat important a causa de la seva capacitat per generar traduccions d'alta qualitat modelant directament el mapeig entre els idiomes d'origen i els de destinació. En aquesta resposta, explorarem l'estructura del model NMT, destacant
Com es representa la sortida del model de xarxa neuronal al joc AI Pong?
Al joc AI Pong implementat amb TensorFlow.js, la sortida del model de xarxa neuronal es representa de manera que permet al joc prendre decisions i respondre a les accions del jugador. Per entendre com s'aconsegueix això, aprofundim en els detalls de la mecànica del joc i el paper de la xarxa neuronal
Com entrenem la nostra xarxa mitjançant la funció `fit`? Quins paràmetres es poden ajustar durant l'entrenament?
La funció "ajust" a TensorFlow s'utilitza per entrenar un model de xarxa neuronal. Entrenar una xarxa implica ajustar els pesos i els biaixos dels paràmetres del model en funció de les dades d'entrada i la sortida desitjada. Aquest procés es coneix com a optimització i és crucial perquè la xarxa aprengui i faci prediccions precises. Entrenar
Quin és l'objectiu de comprovar si ja existeix un model desat abans de l'entrenament?
En entrenar un model d'aprenentatge profund, és important comprovar si ja existeix un model desat abans d'iniciar el procés d'entrenament. Aquest pas té diversos propòsits i pot beneficiar molt el flux de treball de formació. En el context de l'ús d'una xarxa neuronal convolucional (CNN) per identificar gossos i gats, el propòsit de comprovar si un
Com s'escull l'acció durant cada iteració del joc quan s'utilitza la xarxa neuronal per predir l'acció?
Durant cada iteració del joc quan s'utilitza una xarxa neuronal per predir l'acció, l'acció es tria en funció de la sortida de la xarxa neuronal. La xarxa neuronal pren l'estat actual del joc com a entrada i produeix una distribució de probabilitat sobre les possibles accions. L'acció escollida es selecciona a continuació
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, Entrenar una xarxa neuronal per jugar amb TensorFlow i Open AI, Xarxa de proves, Revisió de l'examen
Com creem la capa d'entrada a la funció de definició del model de xarxa neuronal?
Per crear la capa d'entrada a la funció de definició del model de xarxa neuronal, hem d'entendre els conceptes fonamentals de les xarxes neuronals i el paper de la capa d'entrada en l'arquitectura general. En el context de l'entrenament d'una xarxa neuronal per jugar un joc amb TensorFlow i OpenAI, la capa d'entrada serveix com a
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, Entrenar una xarxa neuronal per jugar amb TensorFlow i Open AI, Model de formació, Revisió de l'examen
Quin és l'objectiu de l'aprenentatge automàtic i en què es diferencia de la programació tradicional?
L'objectiu de l'aprenentatge automàtic és desenvolupar algorismes i models que permetin als ordinadors aprendre i millorar automàticament a partir de l'experiència, sense ser programats explícitament. Això difereix de la programació tradicional, on es proporcionen instruccions explícites per realitzar tasques específiques. L'aprenentatge automàtic implica la creació i formació de models que poden aprendre patrons i fer prediccions
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, Entrenar una xarxa neuronal per jugar amb TensorFlow i Open AI, introducció, Revisió de l'examen