Kuidas saame prognoosida Google Cloud Machine Learningi hinnangute abil ja millised on rõivapiltide klassifitseerimise väljakutsed?
Teenuses Google Cloud Machine Learning saab prognoose teha hinnangute abil, mis on kõrgetasemelised API-d, mis lihtsustavad masinõppemudelite loomise ja koolitamise protsessi. Hindajad pakuvad liidest koolituseks, hindamiseks ja prognoosimiseks, muutes töökindlate ja skaleeritavate masinõppelahenduste väljatöötamise lihtsamaks. Prognooside tegemiseks Google Cloud Machinei hinnangute abil
Milliseid hüperparameetreid saame oma mudelis suurema täpsuse saavutamiseks katsetada?
Meie masinõppemudeli suurema täpsuse saavutamiseks on mitmeid hüperparameetreid, millega saame katsetada. Hüperparameetrid on reguleeritavad parameetrid, mis määratakse enne õppeprotsessi algust. Need juhivad õppealgoritmi käitumist ja avaldavad märkimisväärset mõju mudeli toimimisele. Üks oluline hüperparameeter, mida tuleb arvestada, on
Kuidas saame oma mudeli jõudlust parandada, lülitades üle sügavale närvivõrgu (DNN) klassifikaatorile?
Mudeli jõudluse parandamiseks, lülitudes üle sügavale närvivõrgu (DNN) klassifikaatorile masinõppe kasutusjuhtumite valdkonnas, saab astuda mitmeid olulisi samme. Sügavad närvivõrgud on näidanud suurt edu erinevates valdkondades, sealhulgas arvutinägemise ülesannetes, nagu kujutiste klassifitseerimine, objektide tuvastamine ja segmenteerimine. Kõrval
Kuidas luua lineaarset klassifikaatorit, kasutades Google'i pilve masinõppes TensorFlow prognoosija raamistikku?
Lineaarse klassifikaatori koostamiseks, kasutades Google Cloud Machine Learningi TensorFlow prognoosija raamistikku, saate jälgida samm-sammult protsessi, mis hõlmab andmete ettevalmistamist, mudeli määratlemist, koolitust, hindamist ja prognoosimist. See põhjalik selgitus juhendab teid läbi kõigi nende sammude, pakkudes faktiteadmistel põhinevat didaktilist väärtust. 1. Andmete ettevalmistamine: enne ehitamist a
Mis vahe on Fashion-MNIST-i andmestiku ja klassikalise MNIST-i andmekogumi vahel?
Fashion-MNIST-i andmestik ja klassikaline MNIST-i andmestik on kaks populaarset andmekogumit, mida kasutatakse masinõppe valdkonnas piltide klassifitseerimise ülesannete jaoks. Kuigi mõlemad andmekogumid koosnevad halltoonides piltidest ja neid kasutatakse tavaliselt masinõppe algoritmide võrdlusuuringuteks ja hindamiseks, on nende vahel mitmeid olulisi erinevusi. Esiteks sisaldab klassikaline MNIST-i andmestik pilte