Zašto trebamo primijeniti optimizacije u mašinskom učenju?
Optimizacije igraju ključnu ulogu u mašinskom učenju jer nam omogućavaju da poboljšamo performanse i efikasnost modela, što na kraju dovodi do preciznijih predviđanja i bržeg vremena obuke. U području umjetne inteligencije, posebno naprednog dubokog učenja, tehnike optimizacije su ključne za postizanje vrhunskih rezultata. Jedan od osnovnih razloga za prijavu
Kada dolazi do preopterećenja?
Overfitting se dešava u oblasti veštačke inteligencije, tačnije u domenu naprednog dubokog učenja, tačnije u neuronskim mrežama, koje su temelj ove oblasti. Preopterećenje je fenomen koji nastaje kada je model mašinskog učenja previše dobro obučen na određenom skupu podataka, do te mere da postane previše specijalizovan
Za šta su prvo dizajnirane konvolucijske neuronske mreže?
Konvolucione neuronske mreže (CNN) su prvo dizajnirane za prepoznavanje slika u polju kompjuterskog vida. Ove mreže su specijalizovana vrsta veštačke neuronske mreže koja se pokazala veoma efikasnom u analizi vizuelnih podataka. Razvoj CNN-a bio je vođen potrebom za stvaranjem modela koji bi mogli precizno
Mogu li konvolucijske neuronske mreže rukovati sekvencijalnim podacima ugrađivanjem konvolucija tokom vremena, kao što se koristi u modelima konvolucijskih sekvenci do sekvenci?
Konvolucione neuronske mreže (CNN) su naširoko korišćene u polju kompjuterskog vida zbog njihove sposobnosti da izvuku značajne karakteristike iz slika. Međutim, njihova primjena nije ograničena samo na obradu slike. Poslednjih godina istraživači su istraživali upotrebu CNN-a za rukovanje sekvencijalnim podacima, kao što su tekst ili podaci o vremenskim serijama. Jedan
Da li se generativne adversarijske mreže (GAN) oslanjaju na ideju generatora i diskriminatora?
GAN-ovi su posebno dizajnirani na osnovu koncepta generatora i diskriminatora. GAN-ovi su klasa modela dubokog učenja koji se sastoje od dvije glavne komponente: generatora i diskriminatora. Generator u GAN-u je odgovoran za kreiranje sintetičkih uzoraka podataka koji liče na podatke obuke. Potreban je slučajni šum kao