Da li je uobičajeno preporučena podjela podataka između obuke i evaluacije blizu 80% do 20% odgovarajuće?
Uobičajena podjela između obuke i evaluacije u modelima strojnog učenja nije fiksna i može varirati ovisno o različitim faktorima. Međutim, generalno se preporučuje da se značajan dio podataka dodijeli za obuku, obično oko 70-80%, a preostali dio rezerviše za evaluaciju, što bi bilo oko 20-30%. Ova podjela to osigurava
Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
TensorFlow je široko korišćen okvir otvorenog koda za mašinsko učenje koji je razvio Google. Obezbeđuje sveobuhvatan ekosistem alata, biblioteka i resursa koji omogućavaju programerima i istraživačima da efikasno izgrade i primene modele mašinskog učenja. U kontekstu dubokih neuronskih mreža (DNN), TensorFlow nije sposoban samo da obuči ove modele, već i da olakša
Koja je svrha ponavljanja skupa podataka više puta tokom treninga?
Kada trenirate model neuronske mreže u polju dubokog učenja, uobičajena je praksa da se skup podataka ponavlja više puta. Ovaj proces, poznat kao obuka zasnovana na epohi, služi ključnoj svrsi u optimizaciji performansi modela i postizanju bolje generalizacije. Glavni razlog za ponavljanje skupa podataka više puta tokom treninga je
Koja je struktura modela neuronskog mašinskog prevođenja?
Model neuronskog mašinskog prevođenja (NMT) je pristup zasnovan na dubokom učenju koji je napravio revoluciju u polju mašinskog prevođenja. Stekao je značajnu popularnost zbog svoje sposobnosti da generiše visokokvalitetne prevode direktnim modeliranjem mapiranja između izvornog i ciljnog jezika. U ovom odgovoru ćemo istražiti strukturu NMT modela, naglašavajući
Kako je izlaz modela neuronske mreže predstavljen u igrici AI Pong?
U igri AI Pong implementiranoj pomoću TensorFlow.js, izlaz modela neuronske mreže je predstavljen na način koji omogućava igrici da donosi odluke i odgovara na akcije igrača. Da bismo razumjeli kako se to postiže, udubimo se u detalje mehanike igre i uloge neuronske mreže
Kako treniramo našu mrežu koristeći funkciju `fit`? Koji parametri se mogu podesiti tokom treninga?
Funkcija `fit` u TensorFlowu koristi se za obuku modela neuronske mreže. Obuka mreže uključuje prilagođavanje težine i predrasuda parametara modela na osnovu ulaznih podataka i željenog izlaza. Ovaj proces je poznat kao optimizacija i ključan je da mreža uči i pravi tačna predviđanja. Trenirati
Koja je svrha provjere da li već postoji sačuvani model prije obuke?
Kada trenirate model dubokog učenja, važno je provjeriti postoji li već sačuvani model prije početka procesa obuke. Ovaj korak ima nekoliko svrha i može uvelike koristiti toku rada obuke. U kontekstu korištenja konvolucionarne neuronske mreže (CNN) za identifikaciju pasa i mačaka, svrha provjere je li
Kako se bira akcija tokom svake iteracije igre kada se koristi neuronska mreža za predviđanje akcije?
Tokom svake iteracije igre kada se koristi neuronska mreža za predviđanje akcije, akcija se bira na osnovu izlaza neuronske mreže. Neuronska mreža uzima trenutno stanje igre kao ulaz i proizvodi distribuciju vjerovatnoće za moguće radnje. Odabrana radnja se zatim odabire na osnovu
Kako kreiramo ulazni sloj u funkciji definicije modela neuronske mreže?
Da bismo kreirali ulazni sloj u funkciji definicije modela neuronske mreže, moramo razumjeti osnovne koncepte neuronskih mreža i ulogu ulaznog sloja u cjelokupnoj arhitekturi. U kontekstu obuke neuronske mreže da igra igru koristeći TensorFlow i OpenAI, ulazni sloj služi kao
Šta je cilj mašinskog učenja i po čemu se ono razlikuje od tradicionalnog programiranja?
Cilj mašinskog učenja je razvoj algoritama i modela koji omogućavaju računarima da automatski uče i poboljšavaju se iz iskustva, bez eksplicitnog programiranja. Ovo se razlikuje od tradicionalnog programiranja, gdje se daju eksplicitne instrukcije za obavljanje specifičnih zadataka. Mašinsko učenje uključuje kreiranje i obuku modela koji mogu naučiti obrasce i napraviti predviđanja