Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
Laupäev, 13 aprill 2024
by ankarb
TensorFlow'i Neural Structured Learning (NSL) paketinaabrite API mängib tõepoolest üliolulist rolli looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningandmete kogumi loomisel. NSL on masinõpperaamistik, mis integreerib graafikupõhised andmed koolitusprotsessi, parandades mudeli jõudlust, võimendades nii funktsioonide kui ka graafikute andmeid. Kasutades
Miks on süvaõppes oluline treeningandmete kogum tasakaalustada?
Pühapäev, 13 august 2023
by EITCA Akadeemia
Treeningandmestiku tasakaalustamine on süvaõppes mitmel põhjusel ülimalt oluline. See tagab, et mudelit õpetatakse esinduslike ja mitmekesiste näidete kogumi põhjal, mis toob kaasa parema üldistuse ja parema jõudluse nähtamatute andmete puhul. Selles valdkonnas on koolitusandmete kvaliteedil ja kvantiteedil ülioluline roll