האם זה נכון שאם מערך הנתונים גדול צריך פחות הערכה, מה שאומר שניתן להקטין את החלק של מערך הנתונים המשמש להערכה עם הגדלת גודל מערך הנתונים?
בתחום למידת מכונה, לגודל מערך הנתונים יש תפקיד מכריע בתהליך ההערכה. הקשר בין גודל מערך הנתונים ודרישות ההערכה הוא מורכב ותלוי בגורמים שונים. עם זאת, זה נכון בדרך כלל שככל שגודל מערך הנתונים גדל, החלק של מערך הנתונים המשמש להערכה יכול להיות
האם ניתן לשלוט בקלות (על ידי הוספה והסרה) במספר השכבות ומספר הצמתים בשכבות בודדות על ידי שינוי המערך שסופק כארגומנט הנסתר של הרשת העצבית העמוקה (DNN)?
בתחום למידת מכונה, במיוחד רשתות עצביות עמוקות (DNNs), היכולת לשלוט במספר השכבות והצמתים בתוך כל שכבה היא היבט בסיסי של התאמה אישית של ארכיטקטורת המודל. בעבודה עם DNNs בהקשר של Google Cloud Machine Learning, המערך שסופק כארגומנט הנסתר ממלא תפקיד מכריע
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, רשתות ואומדנים עצביים עמוקים
איזה אלגוריתם ML מתאים לאימון מודל להשוואת מסמכי נתונים?
אלגוריתם אחד שמתאים להכשיר מודל להשוואת מסמכי נתונים הוא אלגוריתם הדמיון הקוסינוס. דמיון קוסינוס הוא מדד לדמיון בין שני וקטורים שאינם אפס של מרחב מכפלה פנימי המודד את הקוסינוס של הזווית ביניהם. בהקשר של השוואת מסמכים, הוא משמש לקביעה
מהם ההבדלים העיקריים בטעינה והדרכה של מערך הנתונים של Iris בין גרסאות Tensorflow 1 ו- Tensorflow 2?
הקוד המקורי שסופק כדי לטעון ולהכשיר את מערך הנתונים הקשתית תוכנן עבור TensorFlow 1 וייתכן שלא יעבוד עם TensorFlow 2. אי התאמה זו נובעת עקב שינויים ועדכונים מסוימים שהוצגו בגרסה החדשה יותר של TensorFlow, אשר עם זאת ייסקרו בפירוט בהמשך. נושאים שיתייחסו ישירות ל- TensorFlow
כיצד לטעון מערכי נתונים של TensorFlow ב-Jupyter ב-Python ולהשתמש בהם כדי להדגים אומדנים?
TensorFlow Datasets (TFDS) הוא אוסף של מערכי נתונים מוכנים לשימוש עם TensorFlow, המספקים דרך נוחה לגשת ולתפעל מערכי נתונים שונים עבור משימות למידת מכונה. מאומדים, לעומת זאת, הם ממשקי API של TensorFlow ברמה גבוהה המפשטים את תהליך יצירת מודלים של למידת מכונה. כדי לטעון מערכי נתונים של TensorFlow ב-Jupyter באמצעות Python ולהדגים
מה ההבדלים בין TensorFlow ל- TensorBoard?
TensorFlow ו-TensorBoard הם שניהם כלים שנמצאים בשימוש נרחב בתחום למידת מכונה, במיוחד לפיתוח מודלים והדמיה. למרות שהם קשורים ולעתים קרובות משתמשים בהם יחד, ישנם הבדלים ברורים בין השניים. TensorFlow היא מסגרת למידת מכונה בקוד פתוח שפותחה על ידי Google. הוא מספק סט מקיף של כלים ו
איך לזהות שהדגם מצויד יתר על המידה?
כדי לזהות אם דגם מצויד יתר על המידה, יש להבין את הרעיון של התאמה יתרה והשלכותיו על למידת מכונה. התאמת יתר מתרחשת כאשר מודל מתפקד בצורה יוצאת דופן בנתוני האימון אך אינו מצליח להכליל לנתונים חדשים, בלתי נראים. תופעה זו פוגעת ביכולת הניבוי של המודל ועלולה להוביל לביצועים גרועים
מהי המדרגיות של אימון אלגוריתמי למידה?
המדרגיות של אימון אלגוריתמי למידה היא היבט מכריע בתחום הבינה המלאכותית. זה מתייחס ליכולת של מערכת למידת מכונה לטפל ביעילות בכמויות גדולות של נתונים ולהגביר את הביצועים שלה ככל שגודל מערך הנתונים גדל. זה חשוב במיוחד כאשר עוסקים במודלים מורכבים ומערכי נתונים מסיביים, כמו
כיצד ליצור אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים?
תהליך יצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על נתונים בלתי נראים כרוך במספר שלבים ושיקולים. על מנת לפתח אלגוריתם למטרה זו, יש צורך להבין את טיבם של נתונים בלתי נראים וכיצד ניתן לנצל אותם במשימות למידת מכונה. בואו נסביר את הגישה האלגוריתמית ליצירת אלגוריתמי למידה המבוססים על
מה המשמעות של יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים ומקבלים החלטות?
יצירת אלגוריתמים שלומדים על סמך נתונים, מנבאים תוצאות ומקבלים החלטות היא הליבה של למידת מכונה בתחום הבינה המלאכותית. תהליך זה כולל אימון מודלים באמצעות נתונים ומאפשר להם להכליל דפוסים ולבצע תחזיות או החלטות מדויקות על נתונים חדשים, בלתי נראים. בהקשר של Google Cloud Machine