के प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीच सामान्यतया सिफारिस गरिएको डाटा विभाजन 80% देखि 20% को नजिक हुन्छ?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन बीचको सामान्य विभाजन निश्चित छैन र विभिन्न कारकहरूको आधारमा भिन्न हुन सक्छ। यद्यपि, यो सामान्यतया प्रशिक्षणको लागि डेटाको महत्त्वपूर्ण भाग आवंटित गर्न सिफारिस गरिन्छ, सामान्यतया लगभग 70-80%, र बाँकी भाग मूल्याङ्कनका लागि आरक्षित गर्नुहोस्, जुन लगभग 20-30% हुनेछ। यो विभाजन सुनिश्चित गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
TensorFlow गुगलद्वारा विकसित मेसिन लर्निङका लागि व्यापक रूपमा प्रयोग हुने खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो। यसले उपकरणहरू, पुस्तकालयहरू, र स्रोतहरूको एक व्यापक इकोसिस्टम प्रदान गर्दछ जसले विकासकर्ताहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू (DNNs) को सन्दर्भमा, TensorFlow यी मोडेलहरूलाई तालिम दिन मात्र सक्षम छैन तर सहजीकरण पनि गर्दछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, अधिक उत्पादक मेशिन शिक्षाको लागि टेन्सरफ्लो हब
प्रशिक्षणको क्रममा डेटासेटमा धेरै पटक दोहोर्याउने उद्देश्य के हो?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा तंत्रिका सञ्जाल मोडेललाई तालिम दिंदा, डेटासेटलाई धेरै पटक दोहोर्याउने सामान्य अभ्यास हो। यो प्रक्रिया, युग-आधारित प्रशिक्षणको रूपमा चिनिन्छ, मोडेलको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न र राम्रो सामान्यीकरण प्राप्त गर्न महत्त्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान गर्दछ। प्रशिक्षणको क्रममा डेटासेटमा धेरै पटक दोहोरिने मुख्य कारण हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तंत्रिका नेटवर्क, प्रशिक्षण मोडेल, परीक्षा समीक्षा
न्यूरल मेसिन अनुवाद मोडेल को संरचना के हो?
न्यूरल मेसिन ट्रान्सलेसन (NMT) मोडेल एउटा गहिरो शिक्षामा आधारित दृष्टिकोण हो जसले मेसिन अनुवादको क्षेत्रमा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरेको छ। स्रोत र लक्षित भाषाहरू बीचको म्यापिङलाई प्रत्यक्ष रूपमा मोडेल गरेर उच्च गुणस्तरीय अनुवादहरू उत्पन्न गर्ने क्षमताको कारणले यसले महत्त्वपूर्ण लोकप्रियता प्राप्त गरेको छ। यस जवाफमा, हामी हाइलाइट गर्दै, NMT मोडेलको संरचना अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, गहन शिक्षा, पाइथन, र टेन्सरफ्लोको साथ च्याटबट सिर्जना गर्दै, एक मोडल प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
AI Pong खेलमा न्यूरल नेटवर्क मोडेलको आउटपुट कसरी प्रतिनिधित्व गरिन्छ?
TensorFlow.js को प्रयोग गरी कार्यान्वयन गरिएको AI Pong खेलमा, तंत्रिका नेटवर्क मोडेलको आउटपुटलाई खेललाई निर्णय लिन र खेलाडीका कार्यहरूमा प्रतिक्रिया दिन सक्षम बनाउने तरिकामा प्रतिनिधित्व गरिन्छ। यो कसरी प्राप्त हुन्छ भनेर बुझ्नको लागि, खेल मेकानिक्स र तंत्रिका नेटवर्कको भूमिकाको विवरणमा जानौं।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow.js को साथ ब्राउजरमा गहिरो शिक्षा, टेन्सरफ्लो.जेएसमा एआई पong्ग, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी 'fit' प्रकार्य प्रयोग गरेर हाम्रो नेटवर्कलाई तालिम दिन्छौं? प्रशिक्षण समयमा के मापदण्डहरू समायोजन गर्न सकिन्छ?
TensorFlow मा `fit` प्रकार्य न्यूरल नेटवर्क मोडेल तालिम गर्न प्रयोग गरिन्छ। सञ्जाललाई प्रशिक्षणमा इनपुट डेटा र इच्छित आउटपुटमा आधारित मोडेलको प्यारामिटरहरूको तौल र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्न समावेश छ। यो प्रक्रियालाई अप्टिमाइजेसन भनेर चिनिन्छ र नेटवर्कको लागि सिक्न र सही भविष्यवाणी गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। तालिम दिन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
तालिम अघि सुरक्षित गरिएको मोडेल पहिले नै अवस्थित छ कि छैन भनेर जाँच गर्ने उद्देश्य के हो?
गहिरो सिकाइ मोडेललाई तालिम दिंदा, प्रशिक्षण प्रक्रिया सुरु गर्नु अघि सुरक्षित गरिएको मोडेल पहिले नै अवस्थित छ कि छैन भनी जाँच्नु महत्त्वपूर्ण हुन्छ। यो चरणले धेरै उद्देश्यहरू पूरा गर्दछ र प्रशिक्षण कार्यप्रवाहलाई धेरै फाइदा पुर्याउन सक्छ। कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) प्रयोग गर्ने सन्दर्भमा, जाँच गर्ने उद्देश्य
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, कुकुर बनाम बिरालाहरू पहिचान गर्न कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दै, नेटवर्क प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा
प्रत्येक खेल पुनरावृत्तिको समयमा कार्यको भविष्यवाणी गर्न तंत्रिका नेटवर्क प्रयोग गर्दा कार्य कसरी छनौट गरिन्छ?
प्रत्येक खेल पुनरावृत्तिको समयमा कार्य भविष्यवाणी गर्न न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दा, कार्य तंत्रिका नेटवर्कको आउटपुटमा आधारित छनोट गरिन्छ। तंत्रिका नेटवर्कले खेलको हालको अवस्थामा इनपुटको रूपमा लिन्छ र सम्भावित कार्यहरूमा सम्भाव्यता वितरण उत्पादन गर्दछ। छानिएको कार्य त्यसपछि आधारित छनोट गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो र ओपन एआईको साथ खेल खेल्न एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण, नेटवर्क जाँच्दै, परीक्षा समीक्षा
हामी कसरी न्यूरल नेटवर्क मोडेल परिभाषा प्रकार्यमा इनपुट तह सिर्जना गर्छौं?
न्यूरल नेटवर्क मोडेल परिभाषा प्रकार्यमा इनपुट तह सिर्जना गर्न, हामीले तंत्रिका नेटवर्कहरूको आधारभूत अवधारणाहरू र समग्र वास्तुकलामा इनपुट तहको भूमिका बुझ्न आवश्यक छ। टेन्सरफ्लो र ओपनएआई प्रयोग गरेर खेल खेल्नको लागि तंत्रिका नेटवर्कलाई प्रशिक्षण दिने सन्दर्भमा, इनपुट तहले
मेसिन लर्निङको लक्ष्य के हो र यो परम्परागत प्रोग्रामिङभन्दा कसरी फरक छ?
मेसिन लर्निङको लक्ष्य एल्गोरिदम र मोडेलहरू विकास गर्नु हो जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी स्वतः सिक्न र अनुभवबाट सुधार गर्न सक्षम बनाउँछ। यो परम्परागत प्रोग्रामिङ भन्दा फरक छ, जहाँ विशिष्ट कार्यहरू गर्न स्पष्ट निर्देशनहरू प्रदान गरिन्छ। मेसिन लर्निङमा ढाँचाहरू सिक्न र भविष्यवाणी गर्न सक्ने मोडेलहरूको सिर्जना र प्रशिक्षण समावेश हुन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो र ओपन एआईको साथ खेल खेल्न एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण, परिचय, परीक्षा समीक्षा