Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
Lørdag, 13 april 2024
by ankarb
Pakkens nabo-API i Neural Structured Learning (NSL) til TensorFlow spiller faktisk en avgjørende rolle i å generere et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata. NSL er et maskinlæringsrammeverk som integrerer grafstrukturerte data i opplæringsprosessen, og forbedrer modellens ytelse ved å utnytte både funksjonsdata og grafdata. Ved å utnytte
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Nevral strukturert læring med TensorFlow, Trening med naturlige grafer
Merket under:
Kunstig intelligens, Grafdata, Maskinlæring, Nevral strukturert læring, tensorflow, Treningsdatasett
Hvorfor er det viktig å balansere opplæringsdatasettet i dyp læring?
Søndag 13 august 2023
by EITCA Academy
Balansering av opplæringsdatasettet er av største betydning i dyp læring av flere grunner. Det sikrer at modellen er trent på et representativt og mangfoldig sett med eksempler, noe som fører til bedre generalisering og forbedret ytelse på usett data. På dette feltet spiller kvaliteten og kvantiteten av treningsdata en avgjørende rolle
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning med Python, TensorFlow og Keras, Data, Laster inn dine egne data, Eksamensgjennomgang
Merket under:
Kunstig intelligens, Bias, Databalansering, Dyp læring, Generalisering, Treningsdatasett