Да ли је уобичајено препоручена подела података између обуке и евалуације близу 80% до 20% одговарајуће?
Уобичајена подела између обуке и евалуације у моделима машинског учења није фиксна и може да варира у зависности од различитих фактора. Међутим, генерално се препоручује да се значајан део података додели за обуку, обично око 70-80%, а преостали део резервише за евалуацију, што би било око 20-30%. Ова подела то осигурава
Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
ТенсорФлов је широко коришћен оквир отвореног кода за машинско учење који је развио Гоогле. Обезбеђује свеобухватан екосистем алата, библиотека и ресурса који омогућавају програмерима и истраживачима да ефикасно изграде и примене моделе машинског учења. У контексту дубоких неуронских мрежа (ДНН), ТенсорФлов не само да је у стању да обучи ове моделе већ и да олакша
Која је сврха понављања скупа података више пута током обуке?
Када обучавате модел неуронске мреже у области дубоког учења, уобичајена је пракса да се скуп података понавља више пута. Овај процес, познат као обука заснована на епохи, служи кључној сврси у оптимизацији перформанси модела и постизању боље генерализације. Главни разлог за понављање скупа података више пута током тренинга је
Каква је структура модела неуронског машинског превођења?
Модел неуронског машинског превођења (НМТ) је приступ заснован на дубоком учењу који је направио револуцију у области машинског превођења. Стекао је значајну популарност због своје способности да генерише висококвалитетне преводе директним моделирањем мапирања између изворног и циљног језика. У овом одговору ћемо истражити структуру НМТ модела, истичући
Како је излаз модела неуронске мреже представљен у игрици АИ Понг?
У игри АИ Понг имплементираној помоћу ТенсорФлов.јс, излаз модела неуронске мреже је представљен на начин који омогућава игрици да доноси одлуке и реагује на акције играча. Да бисмо разумели како се то постиже, хајде да се удубимо у детаље механике игре и улоге неуронске мреже
Како да тренирамо нашу мрежу користећи функцију `фит`? Који параметри се могу подесити током тренинга?
Функција `фит` у ТенсорФлов-у се користи за обуку модела неуронске мреже. Обука мреже укључује прилагођавање тежине и пристрасности параметара модела на основу улазних података и жељеног излаза. Овај процес је познат као оптимизација и кључан је да мрежа учи и прави тачна предвиђања. Обучавати
Која је сврха провере да ли сачувани модел већ постоји пре обуке?
Када обучавате модел дубоког учења, важно је проверити да ли сачувани модел већ постоји пре него што започнете процес обуке. Овај корак служи неколико сврха и може у великој мери користити току рада обуке. У контексту коришћења конволуционе неуронске мреже (ЦНН) за идентификацију паса и мачака, сврха провере да ли је
Како се бира акција током сваке итерације игре када се користи неуронска мрежа за предвиђање акције?
Током сваке итерације игре када се користи неуронска мрежа за предвиђање акције, акција се бира на основу излаза неуронске мреже. Неуронска мрежа узима тренутно стање игре као улаз и производи дистрибуцију вероватноће за могуће радње. Изабрана акција се затим бира на основу
Како да креирамо улазни слој у функцији дефиниције модела неуронске мреже?
Да бисмо креирали улазни слој у функцији дефиниције модела неуронске мреже, морамо разумети основне концепте неуронских мрежа и улогу улазног слоја у целокупној архитектури. У контексту обуке неуронске мреже да игра игру користећи ТенсорФлов и ОпенАИ, улазни слој служи као
Шта је циљ машинског учења и по чему се оно разликује од традиционалног програмирања?
Циљ машинског учења је да развије алгоритме и моделе који омогућавају рачунарима да аутоматски уче и побољшавају се из искуства, без експлицитног програмирања. Ово се разликује од традиционалног програмирања, где се дају експлицитна упутства за обављање специфичних задатака. Машинско учење укључује креирање и обуку модела који могу да уче обрасце и да предвиђају