Hoe bouw je een model in Google Cloud Machine Learning?
Om een model te bouwen in de Google Cloud Machine Learning Engine, moet u een gestructureerde workflow volgen die uit verschillende componenten bestaat. Deze componenten omvatten het voorbereiden van uw gegevens, het definiëren van uw model en het trainen ervan. Laten we elke stap in meer detail bekijken. 1. De gegevens voorbereiden: Voordat u een model maakt, is het cruciaal om uw gegevens voor te bereiden
Wat is het doel van het definiëren van een aparte functie genaamd "define_neural_network_model" bij het trainen van een neuraal netwerk met TensorFlow en TF Learn?
Het doel van het definiëren van een afzonderlijke functie genaamd "define_neural_network_model" bij het trainen van een neuraal netwerk met behulp van TensorFlow en TF Learn is om de architectuur en configuratie van het neurale netwerkmodel in te kapselen. Deze functie dient als een modulaire en herbruikbare component waarmee eenvoudig kan worden gewijzigd en geëxperimenteerd met verschillende netwerkarchitecturen, zonder dat
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Diep leren met TensorFlow, Een neuraal netwerk trainen om een game te spelen met TensorFlow en Open AI, Opleidingsmodel, Examenoverzicht