Kuidas TensorFlow optimeerib mudeli parameetreid, et minimeerida erinevust prognooside ja tegelike andmete vahel?
Laupäev, 05 august 2023
by EITCA Akadeemia
TensorFlow on võimas avatud lähtekoodiga masinõpperaamistik, mis pakub erinevaid optimeerimisalgoritme, et minimeerida erinevusi prognooside ja tegelike andmete vahel. TensorFlow mudeli parameetrite optimeerimise protsess hõlmab mitmeid põhietappe, näiteks kadufunktsiooni määratlemine, optimeerija valimine, muutujate lähtestamine ja iteratiivsete värskenduste tegemine. Esiteks,
Milliseid hüperparameetreid saame oma mudelis suurema täpsuse saavutamiseks katsetada?
Kolmapäev, 02 august 2023
by EITCA Akadeemia
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