האם חלוקת הנתונים המומלצת בדרך כלל בין אימון להערכה קרוב ל-80% עד 20% בהתאם?
הפיצול הרגיל בין אימון והערכה במודלים של למידת מכונה אינו קבוע ויכול להשתנות בהתאם לגורמים שונים. עם זאת, מומלץ בדרך כלל להקצות חלק ניכר מהנתונים לאימון, בדרך כלל בסביבות 70-80%, ולשמור את החלק הנותר להערכה, שיעמוד על 20-30%. הפיצול הזה מבטיח את זה
האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
TensorFlow היא מסגרת קוד פתוח בשימוש נרחב ללמידת מכונה שפותחה על ידי Google. הוא מספק מערכת אקולוגית מקיפה של כלים, ספריות ומשאבים המאפשרים למפתחים ולחוקרים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה ביעילות. בהקשר של רשתות עצביות עמוקות (DNNs), TensorFlow מסוגל לא רק לאמן את המודלים הללו אלא גם להקל על
מהי המטרה של איטרציה על מערך הנתונים מספר פעמים במהלך האימון?
כאשר מאמנים מודל רשת עצבית בתחום הלמידה העמוקה, נהוג לעשות איטרציה על מערך הנתונים מספר פעמים. תהליך זה, המכונה אימון מבוסס עידן, משרת מטרה מכרעת באופטימיזציה של ביצועי המודל ובהשגת הכללה טובה יותר. הסיבה העיקרית לאיטרציה על מערך הנתונים מספר פעמים במהלך האימון היא
מהו המבנה של מודל תרגום המכונה העצבית?
מודל התרגום המכונה העצבי (NMT) הוא גישה מבוססת למידה עמוקה שחוללה מהפכה בתחום התרגום המכונה. הוא צבר פופולריות משמעותית בשל יכולתו לייצר תרגומים באיכות גבוהה על ידי מודל ישיר של המיפוי בין שפות המקור לשפות היעד. בתשובה זו, נחקור את המבנה של מודל ה-NMT, תוך הדגשה
כיצד מיוצגת הפלט של מודל הרשת העצבית במשחק AI Pong?
במשחק AI Pong המיושם באמצעות TensorFlow.js, הפלט של מודל הרשת העצבית מיוצג באופן המאפשר למשחק לקבל החלטות ולהגיב לפעולות השחקן. כדי להבין איך זה מושג, בואו נעמיק בפרטי מכניקת המשחק ותפקידה של הרשת העצבית
כיצד אנו מאמנים את הרשת שלנו באמצעות פונקציית ה'התאמה'? אילו פרמטרים ניתן להתאים במהלך האימון?
הפונקציה 'התאמה' ב-TensorFlow משמשת לאימון מודל רשת עצבית. אימון רשת כרוך בהתאמת המשקלים וההטיות של הפרמטרים של המודל על סמך נתוני הקלט והתפוקה הרצויה. תהליך זה ידוע כאופטימיזציה והוא חיוני לרשת ללמוד ולבצע תחזיות מדויקות. לאמן
מה המטרה של בדיקה אם מודל שמור כבר קיים לפני האימון?
כאשר מאמנים מודל למידה עמוקה, חשוב לבדוק האם מודל שמור כבר קיים לפני שמתחילים בתהליך האימון. שלב זה משרת מספר מטרות ויכול להועיל רבות לזרימת העבודה של ההדרכה. בהקשר של שימוש ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי כלבים לעומת חתולים, המטרה לבדוק אם
כיצד נבחרת הפעולה במהלך כל איטרציה של משחק כאשר משתמשים ברשת העצבית כדי לחזות את הפעולה?
במהלך כל איטרציה של משחק כאשר משתמשים ברשת עצבית כדי לחזות את הפעולה, הפעולה נבחרת על סמך הפלט של הרשת העצבית. הרשת העצבית לוקחת את המצב הנוכחי של המשחק כקלט ומייצרת התפלגות הסתברות על הפעולות האפשריות. הפעולה שנבחרה נבחרת לאחר מכן על סמך
כיצד אנו יוצרים את שכבת הקלט בפונקציית הגדרת מודל הרשת העצבית?
כדי ליצור את שכבת הקלט בפונקציית הגדרת מודל הרשת העצבית, עלינו להבין את המושגים הבסיסיים של רשתות עצביות ואת תפקידה של שכבת הקלט בארכיטקטורה הכוללת. בהקשר של אימון רשת עצבית לשחק משחק באמצעות TensorFlow ו-OpenAI, שכבת הקלט משמשת כ-
מהי המטרה של למידת מכונה וכיצד היא שונה מהתכנות המסורתי?
המטרה של למידת מכונה היא לפתח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד ולהשתפר באופן אוטומטי מניסיון, מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זה שונה מתכנות מסורתי, שבו ניתנות הוראות מפורשות לביצוע משימות ספציפיות. למידת מכונה כוללת יצירה והדרכה של מודלים שיכולים ללמוד דפוסים ולבצע תחזיות