La répartition des données habituellement recommandées entre la formation et l'évaluation est-elle proche de 80 % à 20 % ?
La répartition habituelle entre formation et évaluation dans les modèles d’apprentissage automatique n’est pas fixe et peut varier en fonction de divers facteurs. Cependant, il est généralement recommandé d'allouer une partie importante des données à la formation, généralement autour de 70 à 80 %, et de réserver la partie restante à l'évaluation, qui serait d'environ 20 à 30 %. Cette répartition garantit que
Tensorflow peut-il être utilisé pour la formation et l'inférence de réseaux de neurones profonds (DNN) ?
TensorFlow est un framework open source largement utilisé pour l'apprentissage automatique développé par Google. Il fournit un écosystème complet d'outils, de bibliothèques et de ressources qui permettent aux développeurs et aux chercheurs de créer et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique. Dans le contexte des réseaux de neurones profonds (DNN), TensorFlow est non seulement capable d'entraîner ces modèles mais également de faciliter
- Publié dans Intelligence artificielle, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progresser dans l'apprentissage automatique, TensorFlow Hub pour un apprentissage automatique plus productif
Quel est le but de parcourir l'ensemble de données plusieurs fois au cours de la formation ?
Lors de la formation d’un modèle de réseau neuronal dans le domaine de l’apprentissage profond, il est courant de parcourir plusieurs fois l’ensemble de données. Ce processus, connu sous le nom de formation basée sur l'époque, joue un rôle crucial dans l'optimisation des performances du modèle et la réalisation d'une meilleure généralisation. La principale raison de parcourir l'ensemble de données plusieurs fois au cours de la formation est
Quelle est la structure du modèle de traduction automatique neuronale ?
Le modèle de traduction automatique neuronale (NMT) est une approche basée sur l'apprentissage profond qui a révolutionné le domaine de la traduction automatique. Il a gagné en popularité en raison de sa capacité à générer des traductions de haute qualité en modélisant directement le mappage entre les langues source et cible. Dans cette réponse, nous explorerons la structure du modèle NMT, en mettant en évidence
Comment la sortie du modèle de réseau neuronal est-elle représentée dans le jeu AI Pong ?
Dans le jeu AI Pong implémenté à l'aide de TensorFlow.js, la sortie du modèle de réseau neuronal est représentée de manière à permettre au jeu de prendre des décisions et de répondre aux actions du joueur. Pour comprendre comment cela est réalisé, approfondissons les détails des mécanismes de jeu et le rôle du réseau neuronal.
Comment former notre réseau à l'aide de la fonction « fit » ? Quels paramètres peuvent être ajustés pendant l'entraînement ?
La fonction « fit » de TensorFlow est utilisée pour entraîner un modèle de réseau neuronal. La formation d'un réseau implique d'ajuster les poids et les biais des paramètres du modèle en fonction des données d'entrée et de la sortie souhaitée. Ce processus est appelé optimisation et est crucial pour que le réseau apprenne et fasse des prédictions précises. Entraîner
A quoi sert de vérifier si un modèle enregistré existe déjà avant l'entraînement ?
Lors de la formation d'un modèle d'apprentissage profond, il est important de vérifier si un modèle enregistré existe déjà avant de commencer le processus de formation. Cette étape répond à plusieurs objectifs et peut grandement bénéficier au flux de travail de formation. Dans le cadre de l'utilisation d'un réseau neuronal convolutif (CNN) pour identifier les chiens et les chats, le but de vérifier si un
Comment l'action est-elle choisie lors de chaque itération de jeu lors de l'utilisation du réseau neuronal pour prédire l'action ?
Au cours de chaque itération de jeu lors de l'utilisation d'un réseau neuronal pour prédire l'action, l'action est choisie en fonction de la sortie du réseau neuronal. Le réseau neuronal prend en entrée l’état actuel du jeu et produit une distribution de probabilité sur les actions possibles. L'action choisie est ensuite sélectionnée en fonction de
Comment créer la couche d'entrée dans la fonction de définition du modèle de réseau neuronal ?
Pour créer la couche d'entrée dans la fonction de définition du modèle de réseau neuronal, nous devons comprendre les concepts fondamentaux des réseaux de neurones et le rôle de la couche d'entrée dans l'architecture globale. Dans le contexte de la formation d'un réseau de neurones pour jouer à un jeu à l'aide de TensorFlow et OpenAI, la couche d'entrée sert de
- Publié dans Intelligence artificielle, Deep Learning EITC/AI/DLTF avec TensorFlow, Entraîner un réseau de neurones à jouer à un jeu avec TensorFlow et Open AI, Modèle de formation, Révision de l'examen
Quel est l’objectif du machine learning et en quoi diffère-t-il de la programmation traditionnelle ?
L’objectif de l’apprentissage automatique est de développer des algorithmes et des modèles qui permettent aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience, sans être explicitement programmés. Cela diffère de la programmation traditionnelle, où des instructions explicites sont fournies pour effectuer des tâches spécifiques. L'apprentissage automatique implique la création et la formation de modèles capables d'apprendre des modèles et de faire des prédictions.