Как можем да правим прогнози с помощта на оценители в Google Cloud Machine Learning и какви са предизвикателствата при класифицирането на изображения на дрехи?
В Google Cloud Machine Learning могат да се правят прогнози с помощта на оценители, които са API на високо ниво, които опростяват процеса на изграждане и обучение на модели за машинно обучение. Оценителите предоставят интерфейс за обучение, оценка и прогнозиране, което улеснява разработването на стабилни и мащабируеми решения за машинно обучение. За да правите прогнози с помощта на оценители в Google Cloud Machine
Кои са някои хиперпараметри, с които можем да експериментираме, за да постигнем по-висока точност в нашия модел?
За да постигнем по-висока точност в нашия модел на машинно обучение, има няколко хиперпараметъра, с които можем да експериментираме. Хиперпараметрите са регулируеми параметри, които се задават преди началото на процеса на обучение. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и имат значително влияние върху производителността на модела. Един важен хиперпараметър, който трябва да имате предвид, е
Как можем да подобрим производителността на нашия модел, като преминем към класификатор на дълбока невронна мрежа (DNN)?
За да се подобри производителността на модел чрез преминаване към класификатор на дълбока невронна мрежа (DNN) в областта на случая на използване на машинно обучение в модата, могат да се предприемат няколко ключови стъпки. Дълбоките невронни мрежи са показали голям успех в различни области, включително задачи за компютърно зрение като класификация на изображения, откриване на обекти и сегментиране. от
Как да изградим линеен класификатор, използвайки Estimator Framework на TensorFlow в Google Cloud Machine Learning?
За да изградите линеен класификатор с помощта на TensorFlow's Estimator Framework в Google Cloud Machine Learning, можете да следвате процес стъпка по стъпка, който включва подготовка на данни, дефиниране на модел, обучение, оценка и прогнозиране. Това изчерпателно обяснение ще ви преведе през всяка от тези стъпки, осигурявайки дидактическа стойност, основана на фактическо знание. 1. Подготовка на данните: Преди изграждане a
Каква е разликата между набора от данни Fashion-MNIST и класическия набор от данни MNIST?
Наборът от данни Fashion-MNIST и класическият набор от данни MNIST са два популярни набора от данни, използвани в областта на машинното обучение за задачи за класификация на изображения. Въпреки че и двата набора от данни се състоят от изображения в сива скала и обикновено се използват за сравнителен анализ и оценка на алгоритми за машинно обучение, има няколко ключови разлики между тях. Първо, класическият набор от данни MNIST съдържа изображения