Трансферное обучение: ярлык для обучения моделей глубокого обучения Введение Одна из основных проблем при работе над любым проектом глубокого обучения - собрать большой объем данных, чтобы модель могла достичь достаточной точности на тестовом наборе. Но не всегда возможно получить для работы большой помеченный набор данных, а сбор набора данных вручную может быть утомительной и трудоемкой работой. Одним из возможных решений предложенной выше проблемы является Трансферное..

Искусственный интеллект Искусственный и Интеллект . Средства делают что-то искусственное, что ведет себя разумно, или выполняют задачу, требующую некоторого интеллекта. Что мы говорим, чтобы сделать умным здесь? Это может быть машина, мобильный телефон, автомобиль, инвалидное кресло, система медицинского анализа, система программирования или обработки языка, что угодно. «ИИ» впервые представил Джон Маккрати в 1956 году. Теперь была концепция. Но вопрос заключался в том,..

Уменьшение размерности - это метод, который уменьшает количество входных переменных в конкретном наборе данных. Теперь здесь возникает вопрос, зачем нам нужно уменьшать размерность данных. Уменьшение размеров данных сокращает требуемое время и место для хранения. Это помогает устранить мультиколлинеарность, что улучшает интерпретацию параметров модели машинного обучения. Потому что тогда становится легче визуализировать данные, когда они уменьшаются до меньших измерений. Теперь другая..

Разработка функций и извлечение функций являются ключевыми и отнимающими много времени частями рабочего процесса машинного обучения. Они касаются преобразования данных обучения и добавления к ним дополнительных функций, чтобы сделать алгоритмы машинного обучения более эффективными. По словам его сторонников, глубокое обучение меняет ситуацию. При глубоком обучении можно начать с необработанных данных, так как функции будут автоматически созданы нейронной сетью при обучении. Например,..