Ligt de doorgaans aanbevolen gegevensverdeling tussen training en evaluatie in de buurt van de overeenkomstige 80% tot 20%?
De gebruikelijke scheiding tussen training en evaluatie in machine learning-modellen ligt niet vast en kan variëren afhankelijk van verschillende factoren. Over het algemeen wordt echter aanbevolen om een aanzienlijk deel van de gegevens toe te wijzen aan training, doorgaans rond de 70-80%, en het resterende deel te reserveren voor evaluatie, wat ongeveer 20-30% zou zijn. Deze splitsing zorgt daarvoor
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappen in Machine Learning, Big data voor trainingsmodellen in de cloud
Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
TensorFlow is een veelgebruikt open-sourceframework voor machine learning, ontwikkeld door Google. Het biedt een uitgebreid ecosysteem van tools, bibliotheken en bronnen waarmee ontwikkelaars en onderzoekers machine learning-modellen efficiënt kunnen bouwen en implementeren. In de context van diepe neurale netwerken (DNN’s) is TensorFlow niet alleen in staat deze modellen te trainen, maar ook te faciliteren
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Vooruitgang in machine learning, TensorFlow Hub voor productiever machine learning
Wat is het doel van het meerdere keren herhalen van de dataset tijdens de training?
Bij het trainen van een neuraal netwerkmodel op het gebied van deep learning is het gebruikelijk om de dataset meerdere keren te herhalen. Dit proces, dat bekend staat als op tijdperken gebaseerde training, dient een cruciaal doel bij het optimaliseren van de prestaties van het model en het bereiken van een betere generalisatie. De belangrijkste reden voor het meerdere keren herhalen van de dataset tijdens de training is
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Neuraal netwerk, Opleidingsmodel, Examenoverzicht
Wat is de structuur van het neurale machinevertalingsmodel?
Het neurale machinevertaling (NMT)-model is een op diepgaand leren gebaseerde benadering die een revolutie teweeg heeft gebracht op het gebied van machinevertaling. Het is aanzienlijk populair geworden vanwege het vermogen om vertalingen van hoge kwaliteit te genereren door de mapping tussen bron- en doeltalen rechtstreeks te modelleren. In dit antwoord zullen we de structuur van het NMT-model verkennen, met de nadruk
Hoe wordt de output van het neurale netwerkmodel weergegeven in het AI Pong-spel?
In de AI Pong-game die is geïmplementeerd met TensorFlow.js, wordt de uitvoer van het neurale netwerkmodel zo weergegeven dat de game beslissingen kan nemen en kan reageren op de acties van de speler. Om te begrijpen hoe dit wordt bereikt, gaan we dieper in op de details van het spelmechanisme en de rol van het neurale netwerk
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Diep leren met TensorFlow, Diep leren in de browser met TensorFlow.js, AI Pong in TensorFlow.js, Examenoverzicht
Hoe trainen we ons netwerk met behulp van de `fit`-functie? Welke parameters kunnen tijdens de training worden aangepast?
De `fit`-functie in TensorFlow wordt gebruikt om een neuraal netwerkmodel te trainen. Het trainen van een netwerk omvat het aanpassen van de gewichten en vooroordelen van de parameters van het model op basis van de invoergegevens en de gewenste uitvoer. Dit proces staat bekend als optimalisatie en is cruciaal voor het netwerk om te leren en nauwkeurige voorspellingen te doen. Trainen
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Diep leren met TensorFlow, Gebruik van convolutioneel neuraal netwerk om honden versus katten te identificeren, Het netwerk trainen, Examenoverzicht
Wat is het doel van het controleren of een opgeslagen model al bestaat vóór de training?
Bij het trainen van een deep learning-model is het belangrijk om te controleren of er al een opgeslagen model bestaat voordat het trainingsproces wordt gestart. Deze stap heeft verschillende doelen en kan de trainingsworkflow enorm ten goede komen. In de context van het gebruik van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) om honden versus katten te identificeren, is het doel van het controleren of een
Hoe wordt de actie gekozen tijdens elke game-iteratie wanneer het neurale netwerk wordt gebruikt om de actie te voorspellen?
Tijdens elke game-iteratie wanneer een neuraal netwerk wordt gebruikt om de actie te voorspellen, wordt de actie gekozen op basis van de output van het neurale netwerk. Het neurale netwerk neemt de huidige stand van het spel als input en produceert een kansverdeling over de mogelijke acties. De gekozen actie wordt vervolgens geselecteerd op basis van
- 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, Netwerk testen, Examenoverzicht
Hoe creëren we de invoerlaag in de definitiefunctie van het neurale netwerkmodel?
Om de invoerlaag in de modeldefinitiefunctie van het neurale netwerk te creëren, moeten we de fundamentele concepten van neurale netwerken en de rol van de invoerlaag in de algehele architectuur begrijpen. In de context van het trainen van een neuraal netwerk om een game te spelen met behulp van TensorFlow en OpenAI, dient de invoerlaag als de
Wat is het doel van machine learning en hoe verschilt het van traditioneel programmeren?
Het doel van machine learning is om algoritmen en modellen te ontwikkelen waarmee computers automatisch kunnen leren en verbeteren van ervaringen, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Dit verschilt van traditioneel programmeren, waarbij expliciete instructies worden gegeven om specifieke taken uit te voeren. Machine learning omvat het maken en trainen van modellen die patronen kunnen leren en voorspellingen kunnen doen
- 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, Introductie, Examenoverzicht