Liegt die normalerweise empfohlene Datenaufteilung zwischen Training und Evaluierung entsprechend bei etwa 80 % bis 20 %?
Die übliche Aufteilung zwischen Training und Evaluierung in Modellen des maschinellen Lernens ist nicht festgelegt und kann je nach verschiedenen Faktoren variieren. Im Allgemeinen wird jedoch empfohlen, einen erheblichen Teil der Daten, typischerweise etwa 70–80 %, für das Training bereitzustellen und den verbleibenden Teil, der etwa 20–30 % betragen würde, für die Auswertung aufzubewahren. Diese Aufteilung sorgt dafür
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Weitere Schritte im maschinellen Lernen, Big Data für Trainingsmodelle in der Cloud
Kann Tensorflow zum Training und zur Inferenz von tiefen neuronalen Netzen (DNNs) verwendet werden?
TensorFlow ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde. Es bietet ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Ressourcen, die es Entwicklern und Forschern ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen effizient zu erstellen und bereitzustellen. Im Zusammenhang mit tiefen neuronalen Netzen (DNNs) ist TensorFlow nicht nur in der Lage, diese Modelle zu trainieren, sondern auch zu unterstützen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Fortschritte im maschinellen Lernen, TensorFlow Hub für produktiveres maschinelles Lernen
Was ist der Zweck, den Datensatz während des Trainings mehrmals zu durchlaufen?
Beim Training eines neuronalen Netzwerkmodells im Bereich Deep Learning ist es üblich, den Datensatz mehrmals zu iterieren. Dieser als epochenbasiertes Training bekannte Prozess dient einem entscheidenden Zweck bei der Optimierung der Modellleistung und der Erzielung einer besseren Generalisierung. Der Hauptgrund für das mehrmalige Durchlaufen des Datensatzes während des Trainings ist
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning mit Python und PyTorch, Neurales Netzwerk, Trainingsmodell, Prüfungsrückblick
Wie ist das neuronale maschinelle Übersetzungsmodell aufgebaut?
Das Modell der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) ist ein auf Deep Learning basierender Ansatz, der den Bereich der maschinellen Übersetzung revolutioniert hat. Aufgrund seiner Fähigkeit, hochwertige Übersetzungen durch direkte Modellierung der Zuordnung zwischen Ausgangs- und Zielsprache zu erstellen, hat es große Popularität erlangt. In dieser Antwort werden wir die Struktur des NMT-Modells untersuchen und hervorheben
Wie wird die Ausgabe des neuronalen Netzwerkmodells im AI Pong-Spiel dargestellt?
In dem mit TensorFlow.js implementierten KI-Pong-Spiel wird die Ausgabe des neuronalen Netzwerkmodells so dargestellt, dass das Spiel Entscheidungen treffen und auf die Aktionen des Spielers reagieren kann. Um zu verstehen, wie dies erreicht wird, wollen wir uns mit den Details der Spielmechanik und der Rolle des neuronalen Netzwerks befassen
Wie trainieren wir unser Netzwerk mithilfe der „Fit“-Funktion? Welche Parameter können während des Trainings angepasst werden?
Die Funktion „fit“ in TensorFlow wird zum Trainieren eines neuronalen Netzwerkmodells verwendet. Beim Training eines Netzwerks müssen die Gewichtungen und Verzerrungen der Modellparameter basierend auf den Eingabedaten und der gewünschten Ausgabe angepasst werden. Dieser Prozess wird als Optimierung bezeichnet und ist für das Netzwerk von entscheidender Bedeutung, um zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Trainieren
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Deep Learning mit TensorFlow, Verwendung eines neuronalen Faltungsnetzwerks zur Identifizierung von Hunden und Katzen, Das Netzwerk trainieren, Prüfungsrückblick
Welchen Zweck hat es, vor dem Training zu prüfen, ob ein gespeichertes Modell bereits vorhanden ist?
Beim Training eines Deep-Learning-Modells ist es wichtig, vor Beginn des Trainingsprozesses zu prüfen, ob bereits ein gespeichertes Modell vorhanden ist. Dieser Schritt dient mehreren Zwecken und kann den Trainingsablauf erheblich verbessern. Im Zusammenhang mit der Verwendung eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks (CNN) zur Identifizierung von Hunden und Katzen besteht der Zweck der Überprüfung, ob a
Wie wird die Aktion während jeder Spieliteration ausgewählt, wenn das neuronale Netzwerk zur Vorhersage der Aktion verwendet wird?
Wenn während jeder Spieliteration ein neuronales Netzwerk zur Vorhersage der Aktion verwendet wird, wird die Aktion basierend auf der Ausgabe des neuronalen Netzwerks ausgewählt. Das neuronale Netzwerk nimmt den aktuellen Stand des Spiels als Eingabe auf und erstellt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die möglichen Aktionen. Die ausgewählte Aktion wird dann basierend auf ausgewählt
Wie erstellen wir die Eingabeschicht in der Definitionsfunktion des neuronalen Netzwerkmodells?
Um die Eingabeschicht in der Definitionsfunktion des neuronalen Netzwerkmodells zu erstellen, müssen wir die grundlegenden Konzepte neuronaler Netzwerke und die Rolle der Eingabeschicht in der Gesamtarchitektur verstehen. Im Zusammenhang mit dem Training eines neuronalen Netzwerks zum Spielen eines Spiels mithilfe von TensorFlow und OpenAI dient die Eingabeschicht als
Was ist das Ziel des maschinellen Lernens und wie unterscheidet es sich von der traditionellen Programmierung?
Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, Algorithmen und Modelle zu entwickeln, die es Computern ermöglichen, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Dies unterscheidet sich von der herkömmlichen Programmierung, bei der explizite Anweisungen zur Ausführung bestimmter Aufgaben bereitgestellt werden. Beim maschinellen Lernen geht es um die Erstellung und das Training von Modellen, die Muster lernen und Vorhersagen treffen können