A divisão de dados normalmente recomendada entre treinamento e avaliação é próxima de 80% a 20%, respectivamente?
A divisão usual entre treinamento e avaliação em modelos de aprendizado de máquina não é fixa e pode variar dependendo de vários fatores. No entanto, é geralmente recomendado alocar uma parte significativa dos dados para formação, normalmente cerca de 70-80%, e reservar a parte restante para avaliação, que seria cerca de 20-30%. Essa divisão garante que
- Publicado em Inteligência artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Etapas adicionais no aprendizado de máquina, Big data para modelos de treinamento na nuvem
O Tensorflow pode ser usado para treinamento e inferência de redes neurais profundas (DNNs)?
TensorFlow é uma estrutura de código aberto amplamente utilizada para aprendizado de máquina desenvolvida pelo Google. Ele fornece um ecossistema abrangente de ferramentas, bibliotecas e recursos que permitem que desenvolvedores e pesquisadores criem e implantem modelos de aprendizado de máquina com eficiência. No contexto de redes neurais profundas (DNNs), o TensorFlow não só é capaz de treinar esses modelos, mas também de facilitar
Qual é o propósito de iterar o conjunto de dados várias vezes durante o treinamento?
Ao treinar um modelo de rede neural na área de aprendizado profundo, é prática comum iterar o conjunto de dados várias vezes. Este processo, conhecido como treinamento baseado em época, serve a um propósito crucial na otimização do desempenho do modelo e na obtenção de uma melhor generalização. O principal motivo para iterar o conjunto de dados várias vezes durante o treinamento é
- Publicado em Inteligência artificial, Aprendizado profundo EITC/AI/DLPP com Python e PyTorch, Rede neural, Modelo de treinamento, revisão do exame
Qual é a estrutura do modelo de tradução automática neural?
O modelo de tradução automática neural (NMT) é uma abordagem baseada em aprendizado profundo que revolucionou o campo da tradução automática. Ele ganhou popularidade significativa devido à sua capacidade de gerar traduções de alta qualidade modelando diretamente o mapeamento entre os idiomas de origem e de destino. Nesta resposta, exploraremos a estrutura do modelo NMT, destacando
Como a saída do modelo de rede neural é representada no jogo AI Pong?
No jogo AI Pong implementado usando TensorFlow.js, a saída do modelo de rede neural é representada de forma que permite que o jogo tome decisões e responda às ações do jogador. Para entender como isso é feito, vamos nos aprofundar nos detalhes da mecânica do jogo e no papel da rede neural
Como treinamos nossa rede usando a função `fit`? Quais parâmetros podem ser ajustados durante o treinamento?
A função `fit` no TensorFlow é usada para treinar um modelo de rede neural. O treinamento de uma rede envolve o ajuste dos pesos e desvios dos parâmetros do modelo com base nos dados de entrada e na saída desejada. Esse processo é conhecido como otimização e é crucial para que a rede aprenda e faça previsões precisas. Treinar
Qual é o objetivo de verificar se um modelo salvo já existe antes do treinamento?
Ao treinar um modelo de aprendizado profundo, é importante verificar se já existe um modelo salvo antes de iniciar o processo de treinamento. Esta etapa serve a vários propósitos e pode beneficiar muito o fluxo de trabalho de treinamento. No contexto do uso de uma rede neural convolucional (CNN) para identificar cães versus gatos, o objetivo de verificar se um
Como a ação é escolhida durante cada iteração do jogo ao usar a rede neural para prever a ação?
Durante cada iteração do jogo ao usar uma rede neural para prever a ação, a ação é escolhida com base na saída da rede neural. A rede neural recebe como entrada o estado atual do jogo e produz uma distribuição de probabilidade sobre as ações possíveis. A ação escolhida é então selecionada com base em
Como criamos a camada de entrada na função de definição do modelo de rede neural?
Para criar a camada de entrada na função de definição do modelo de rede neural, precisamos entender os conceitos fundamentais das redes neurais e o papel da camada de entrada na arquitetura geral. No contexto do treinamento de uma rede neural para jogar um jogo usando TensorFlow e OpenAI, a camada de entrada serve como o
Qual é o objetivo do aprendizado de máquina e como ele difere da programação tradicional?
O objetivo do aprendizado de máquina é desenvolver algoritmos e modelos que permitam que os computadores aprendam e melhorem automaticamente com a experiência, sem serem explicitamente programados. Isso difere da programação tradicional, onde instruções explícitas são fornecidas para executar tarefas específicas. O aprendizado de máquina envolve a criação e o treinamento de modelos que podem aprender padrões e fazer previsões
- Publicado em Inteligência artificial, Aprendizado profundo EITC/AI/DLTF com TensorFlow, Treinar uma rede neural para jogar com TensorFlow e Open AI, Introdução , revisão do exame