מהן כמה דוגמאות ללמידה בפיקוח למחצה?
למידה מפוקחת למחצה היא פרדיגמת למידת מכונה הנופלת בין למידה מפוקחת (בה כל הנתונים מסומנים) לבין למידה לא מפוקחת (כאשר אין נתונים מסומנים). בלמידה מפוקחת למחצה, האלגוריתם לומד משילוב של כמות קטנה של נתונים מסומנים וכמות גדולה של נתונים לא מסומנים. גישה זו שימושית במיוחד בעת השגה
כיצד ניתן להשתמש במידע המצולע התוחם בנוסף לתכונת זיהוי ציוני דרך?
ניתן להשתמש במידע המצולע התוחם המסופק על ידי Google Vision API בנוסף לתכונת זיהוי ציוני דרך בדרכים שונות כדי לשפר את ההבנה והניתוח של תמונות. מידע זה, המורכב מקואורדינטות של קודקודי המצולע התוחם, מציע תובנות חשובות שניתן למנף אותן למטרות שונות.
- פורסם ב בינה מלאכותית, ממשק API של Google Vision ל- EITC/AI/GVAPI, הבנת תמונות מתקדמת, איתור ציוני דרך, סקירת בחינה
מדוע רשתות עצבים עמוקות נקראות עמוקות?
רשתות עצביות עמוקות נקראות "עמוקות" בגלל השכבות המרובות שלהן, ולא בגלל מספר הצמתים. המונח "עמוק" מתייחס לעומק הרשת, הנקבע לפי מספר השכבות שיש לה. כל שכבה מורכבת מקבוצה של צמתים, הידועים גם בשם נוירונים, המבצעים חישובים על הקלט
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, רשתות ואומדנים עצביים עמוקים
כיצד ניתן להשתמש בוקטורים חמים אחד כדי לייצג תוויות מחלקות ב-CNN?
וקטורים חד-חמים משמשים בדרך כלל לייצוג תוויות מחלקות ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs). בתחום זה של בינה מלאכותית, CNN הוא מודל למידה עמוקה שתוכנן במיוחד עבור משימות סיווג תמונות. כדי להבין כיצד משתמשים בוקטורים חד-חמים ב-CNN, עלינו להבין תחילה את הרעיון של תוויות מחלקות ואת הייצוג שלהן.
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch, רשת עצבית קונבולוציה (CNN), הקדמה ל- Convnet עם Pytorch, סקירת בחינה
מהם השלבים הבסיסיים המעורבים ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs)?
רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) הן סוג של מודל למידה עמוקה שנעשה בה שימוש נרחב עבור משימות ראייה ממוחשבת שונות כגון סיווג תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח תמונה. בתחום המחקר הזה, CNNs הוכחו כיעילים ביותר בשל יכולתם ללמוד ולחלץ תכונות משמעותיות מתמונות באופן אוטומטי.
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLPTFK למידה עמוקה עם Python, TensorFlow ו- Keras, רשתות עצביות מתפתחות (CNN), מבוא לרשתות עצביות קונבולוציות (CNN), סקירת בחינה
כיצד נוכל להעריך את הביצועים של מודל CNN בזיהוי כלבים לעומת חתולים, ומה מעיד דיוק של 85% בהקשר זה?
כדי להעריך את הביצועים של מודל Convolutional Neural Network (CNN) בזיהוי כלבים לעומת חתולים, ניתן להשתמש במספר מדדים. מדד נפוץ אחד הוא דיוק, המודד את שיעור התמונות המסווגות כהלכה מתוך המספר הכולל של התמונות שהוערכו. בהקשר זה, דיוק של 85% מצביע על כך שהדגם זוהה נכון
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLTF למידה עמוקה עם TensorFlow, שימוש ברשת עצבית קונבולוציה לזיהוי כלבים לעומת חתולים, שימוש ברשת, סקירת בחינה
מהם המרכיבים העיקריים של מודל רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) המשמש במשימות סיווג תמונות?
רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) היא סוג של מודל למידה עמוקה שנמצא בשימוש נרחב למשימות סיווג תמונות. CNNs הוכחו כיעילים ביותר בניתוח נתונים חזותיים והשיגו ביצועים מתקדמים במשימות ראייה ממוחשבת שונות. המרכיבים העיקריים של מודל CNN המשמש במשימות סיווג תמונות הם
מהי מטרת הדמיית התמונות והסיווגים שלהן בהקשר של זיהוי כלבים לעומת חתולים באמצעות רשת עצבית מפותלת?
הדמיה של התמונות והסיווגים שלהן בהקשר של זיהוי כלבים לעומת חתולים באמצעות רשת נוירונים מפותלת משרתת מספר מטרות חשובות. תהליך זה לא רק מסייע בהבנת פעולתה הפנימית של הרשת אלא גם מסייע בהערכת ביצועיה, זיהוי בעיות פוטנציאליות וקבלת תובנות לגבי הייצוגים הנלמדים. אחד מ
מהי המשמעות של קצב הלמידה בהקשר של אימון CNN לזהות כלבים לעומת חתולים?
קצב הלמידה ממלא תפקיד מכריע באימון רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי כלבים לעומת חתולים. בהקשר של למידה עמוקה עם TensorFlow, קצב הלמידה קובע את גודל הצעד שבו המודל מתאים את הפרמטרים שלו במהלך תהליך האופטימיזציה. זהו היפרפרמטר שצריך לבחור בקפידה
כיצד מוגדר גודל שכבת הקלט ב-CNN לזיהוי כלבים לעומת חתולים?
גודל שכבת הקלט ב-Convolutional Neural Network (CNN) לזיהוי כלבים לעומת חתולים נקבע על פי גודל התמונות המשמשות כקלט לרשת. על מנת להבין כיצד מוגדר גודל שכבת הקלט, חשוב שתהיה הבנה בסיסית של המבנה והתפקוד של