Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
Subota, 13 April 2024
by ankarb
API susjeda paketa u Neural Structured Learning (NSL) TensorFlow-a zaista igra ključnu ulogu u generiranju proširenog skupa podataka za obuku zasnovanog na podacima prirodnog grafa. NSL je okvir za mašinsko učenje koji integriše podatke strukturirane grafom u proces obuke, poboljšavajući performanse modela koristeći podatke o karakteristikama i podatke grafa. Korišćenjem
Zašto je važno balansirati skup podataka o obuci u dubokom učenju?
Nedelja, 13 avgust 2023
by EITCA akademija
Balansiranje skupa podataka za obuku je od najveće važnosti u dubokom učenju iz nekoliko razloga. Osigurava da je model obučen na reprezentativnom i raznolikom skupu primjera, što dovodi do bolje generalizacije i poboljšanih performansi na nevidljivim podacima. U ovom polju, kvalitet i kvantitet podataka o obuci igraju ključnu ulogu