Како можемо да предвидимо помоћу процењивача у Гоогле Цлоуд машинском учењу и који су изазови класификације слика одеће?
У Гоогле Цлоуд машинском учењу, предвиђања се могу направити помоћу процењивача, који су АПИ-ји високог нивоа који поједностављују процес изградње и обуке модела машинског учења. Процењивачи обезбеђују интерфејс за обуку, евалуацију и предвиђање, што олакшава развој робусних и скалабилних решења за машинско учење. Да бисте направили предвиђања помоћу процењивача у Гоогле Цлоуд Мацхине-у
Који су неки хиперпараметри са којима можемо да експериментишемо да бисмо постигли већу прецизност у нашем моделу?
Да бисмо постигли већу прецизност у нашем моделу машинског учења, постоји неколико хиперпараметара са којима можемо да експериментишемо. Хиперпараметри су подесиви параметри који се постављају пре почетка процеса учења. Они контролишу понашање алгоритма учења и имају значајан утицај на перформансе модела. Један важан хиперпараметар који треба узети у обзир је
Како можемо побољшати перформансе нашег модела преласком на класификатор дубоке неуронске мреже (ДНН)?
Да би се побољшале перформансе модела преласком на класификатор дубоке неуронске мреже (ДНН) у области случаја употребе машинског учења у моди, може се предузети неколико кључних корака. Дубоке неуронске мреже показале су велики успех у различитим доменима, укључујући задатке компјутерског вида као што су класификација слика, детекција објеката и сегментација. Од стране
Како да направимо линеарни класификатор користећи ТенсорФлов-ов оквир за процену у Гоогле Цлоуд машинском учењу?
Да бисте направили линеарни класификатор користећи ТенсорФлов-ов оквир за оцењивање у Гоогле Цлоуд машинском учењу, можете да пратите корак по корак процес који укључује припрему података, дефиницију модела, обуку, евалуацију и предвиђање. Ово свеобухватно објашњење ће вас водити кроз сваки од ових корака, пружајући дидактичку вредност засновану на чињеничном знању. 1. Припрема података: Пре изградње а
Која је разлика између скупа података Фасхион-МНИСТ и класичног скупа података МНИСТ?
Фасхион-МНИСТ скуп података и класични МНИСТ скуп података су два популарна скупа података која се користе у области машинског учења за задатке класификације слика. Иако се оба скупа података састоје од слика у сивим тоновима и обично се користе за бенцхмаркинг и процену алгоритама машинског учења, постоји неколико кључних разлика између њих. Прво, класични МНИСТ скуп података садржи слике