Tartalomjegyzék:
Videó: Mi a keretrendszer a gépi tanulásban?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
Mi a Gépi tanulási keretrendszer . A Gépi tanulási keretrendszer egy olyan felület, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyebben és gyorsabban építsenek gépi tanulás modelleket anélkül, hogy belemerülnénk az alapul szolgáló algoritmusok aprólékos elemeibe.
Azt is tudja, melyik keretrendszer a legjobb a gépi tanuláshoz?
Itt szeretném megvitatni a felkapott gépi tanulási keretrendszereket
- TensorFlow. Jelenleg a TensorFlow az első helyen áll a gépi tanulási keretrendszerek listáján.
- Caffe.
- Microsoft kognitív eszköztár.
- Fáklya.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
Ezt követően a kérdés az, hogy mi a keretrendszer a mély tanulásban? A mély tanulási keretrendszer egy felület, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi számunkra, hogy építsünk mély tanulás könnyebben és gyorsabban modellezhet anélkül, hogy belemenne a mögöttes algoritmusok részleteibe. Világos és tömör módot biztosítanak a modellek meghatározására előre elkészített és optimalizált komponensek gyűjteményével.
Ilyen módon mi az a neurális hálózati keretrendszer?
A Torch egy tudományos számítástechnika keretrendszer amely széles körű támogatást nyújt a gépi tanulási algoritmusokhoz. A PyTorch alapvetően egy port a Torch mély tanuláshoz keretrendszer mély építésére használják neurális hálózatok és bonyolultság szempontjából magas tenzorszámítások végrehajtása.
A TensorFlow keretrendszer?
TensorFlow a Google nyílt forráskódú mesterséges intelligencia keretrendszer gépi tanuláshoz és nagy teljesítményű numerikus számításokhoz. TensorFlow egy Python-könyvtár, amely a C++-t meghívja adatfolyam-gráfok létrehozásához és végrehajtásához. Számos osztályozási és regressziós algoritmust támogat, általánosabban pedig a mély tanulást és a neurális hálózatokat.
Ajánlott:
Mi az általánosítási hiba a gépi tanulásban?
A gépi tanulás és a statisztikai tanuláselmélet felügyelt tanulási alkalmazásaiban az általánosítási hiba (más néven mintán kívüli hiba) annak mértéke, hogy egy algoritmus milyen pontosan képes előrejelezni a korábban nem látott adatok kimeneti értékeit
Mi az a modellsodródás a gépi tanulásban?
A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából. A prediktív analitikában és a gépi tanulásban a koncepciósodródás azt jelenti, hogy a célváltozó statisztikai tulajdonságai, amelyeket a modell próbál megjósolni, idővel előre nem látható módon változnak. Ez problémákat okoz, mivel az előrejelzések az idő múlásával egyre kevésbé pontosak
Mi a regressziós probléma a gépi tanulásban?
Regressziós probléma az, ha a kimeneti változó valós vagy folytonos érték, például „fizetés” vagy „súly”. Sokféle modell használható, a legegyszerűbb a lineáris regresszió. Megpróbálja az adatokat a legjobb hipersíkhoz illeszteni, amely átmegy a pontokon
Mit jelent a modell bevezetése a gépi tanulásban?
Mi az a modellbevezetés? A telepítés az a módszer, amellyel egy gépi tanulási modellt integrálhat egy meglévő termelési környezetbe, hogy adatokon alapuló gyakorlati üzleti döntéseket hozhasson
Mi a funkciócsökkentés a gépi tanulásban?
A funkciócsökkentés használatának célja azon szolgáltatások (vagy változók) számának csökkentése, amelyeket a számítógépnek fel kell dolgoznia a funkciójának ellátásához. A funkciócsökkentés a dimenziók számának csökkentésére szolgál, így az adatok kevésbé ritkák és statisztikailag szignifikánsabbak a gépi tanulási alkalmazások számára