Millised on need kolm komponenti, mida Kerase mudeli koostamisel tuleb täpsustada?
Tehisintellekti valdkonna Kerase mudeli koostamisel on kolm olulist komponenti, mis vajavad täpsustamist. Need komponendid mängivad koolituse ja hindamise mudeli konfigureerimisel otsustavat rolli. Nende komponentide mõistmisel ja õigesti määratlemisel saab Kerase jõudu tõhusalt rakendada ja masinõppes edasi liikuda.
Milliseid aktiveerimisfunktsioone kasutatakse näites Kerase mudeli kihtides?
Tehisintellekti valdkonna Kerase mudeli antud näites kasutatakse kihtides mitmeid aktiveerimisfunktsioone. Aktiveerimisfunktsioonid mängivad närvivõrkudes üliolulist rolli, kuna need toovad sisse mittelineaarsuse, võimaldades võrgul õppida keerulisi mustreid ja teha täpseid ennustusi. Keras saab igaühe jaoks määrata aktiveerimisfunktsioonid
Millised on Fashion-MNIST-i andmestiku eeltöötluse etapid enne mudeli väljaõpetamist?
Fashion-MNIST-i andmestiku eeltöötlemine enne mudeli treenimist hõlmab mitmeid olulisi samme, mis tagavad, et andmed on õigesti vormindatud ja masinõppe ülesannete jaoks optimeeritud. Need sammud hõlmavad andmete laadimist, andmete uurimist, andmete puhastamist, andmete teisendamist ja andmete tükeldamist. Iga samm aitab kaasa andmestiku kvaliteedi ja tõhususe parandamisele, võimaldades täpset mudelikoolitust
Millised on kaks võimalust Kerast kasutada?
Keras on kõrgetasemeline süvaõppe raamistik, mis pakub kasutajasõbralikku liidest närvivõrkude ehitamiseks ja treenimiseks. Seda kasutatakse laialdaselt tehisintellekti valdkonnas ning see on populaarsust kogunud tänu oma lihtsusele ja paindlikkusele. Selles vastuses käsitleme kahte peamist Kerase kasutamise viisi: järjestikune API ja
Kuidas Kerast selle disaini ja funktsionaalsuse osas kirjeldatakse?
Keras on kõrgetasemeline närvivõrkude API, mis on kirjutatud Pythonis. See on loodud olema kasutajasõbralik, modulaarne ja laiendatav, võimaldades kasutajatel kiiresti ja lihtsalt luua ja katsetada süvaõppe mudeleid. Keras pakub lihtsat ja intuitiivset liidest süvaõppe mudelite loomiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks, muutes selle populaarseks valikuks
- Avaldatud Tehisintellekt, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Masinõppes edasijõudmine, Sissejuhatus Kerasesse, Eksami ülevaatus