conversation_by_nkd
-
Wytłumacz mi na czym polega wielkość wsadu
-
Wytłumacz mi na czym polega wielkość wsadu
Wielkość wsadu (ang. batch size) to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania. Im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę, ale potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się.
Na przykład, w naszym przypadku, cały zbiór uczący składa się ze 170 przykładów. Domyślnie mamy ustaloną wielkość wsadu na 16, co oznacza, że model będzie miał podawane do nauki po 16 przykładów na raz. W ramach jednej epoki (pełnego przejścia przez wszystkie przykłady treningowe) potrzebne będzie 11 wsadów - 10 razy po 16 oraz 10 pozostałych przykładów w ostatnim, jedenastym wsadzie.
-
Czy w Google Teachable Machine mogę dostoswać procent danych testowych?
-
Czy w Google Teachable Machine mogę dostoswać procent danych testowych?
Nie, w Google Teachable Machine nie możesz dostosować procentu danych testowych. Dane są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15 i nie da się ręcznie zmienić tej proporcji.
-
Jak można rozwiązać problem przypadku granicznego między klasami?
-
Jak można rozwiązać problem przypadku granicznego między klasami?
W przypadku rozwiązywania problemu przypadku granicznego między klasami, możemy wykorzystać dwie metody:
- Dodanie dodatkowych danych, w tym przypadku z ich prawidłową, jednoznaczną identyfikacją, i poszukiwanie w nich więcej podobnych przypadków granicznych, a następnie dodanie ich do prawidłowych dla nich klas. Musi się ich jednak zebrać więcej niż kilka, by nasze działanie mogło odnieść skutek.
- Stworzenie klasy pośredniej, w tym wypadku np. "Nieokreślone", i umieszczenie w niej wszystkich trudnych przypadków.
Te metody mogą pomóc w poprawie dokładności modelu w przypadku rozpoznawania przypadków granicznych między klasami.
-
Mój model nie pozwala mi wczytać obrazka do analizowania. Czym może być to spowodowane i jak to naprawić?
-
Mój model nie pozwala mi wczytać obrazka do analizowania. Czym może być to spowodowane i jak to naprawić?
W związku z twoim pytaniem, mogę tylko odnieść się do kontekstu, który nie zawiera informacji o problemach z wczytywaniem obrazka do analizowania. Kontekst dotyczy głównie problemów z rozpoznawaniem przypadków granicznych między klasami i sposobów ich rozwiązania.
Jeśli chcesz, mogę powiedzieć, że w takim przypadku, jeśli Twojemu modelowi nie pozwala na wczytanie obrazka do analizowania, może być to spowodowane przez błąd w kodzie lub problem z dostępem do danych. Jednakże, nie mam wystarczających informacji, aby dokładnie określić przyczynę problemu.
Jeśli chcesz dalej rozwijać ten temat, proszę podaj więcej informacji o Twoim modelu i problemie, który napotykasz.
-
Jakie są alternatywne oprogramowania do trenowania modeli do Teachable Machine?
-
Jakie są alternatywne oprogramowania do trenowania modeli do Teachable Machine?
W kontekście dostępnym nie ma informacji o alternatywnych oprogramowaniach do trenowania modeli w Google Teachable Machine. Jednakże, w jednym z poprzednich wątków rozmowy, kursant zapytał o dostosowanie procentu danych testowych w Google Teachable Machine, a odpowiedź była, że nie da się ręcznie zmienić tej proporcji.
W innym wątku rozmowy, kursant zapytał o rozwiązanie problemu przypadku granicznego między klasami, a odpowiedź była, że można wykorzystać dwie metody: dodanie dodatkowych danych lub stworzenie klasy pośredniej.
W kontekście dostępnym nie ma informacji o alternatywnych oprogramowaniach do trenowania modeli w Google Teachable Machine.
-
Dlaczego w module A2 wybieramy jako projekt wizualny Standardowy model obrazu? Kiedy skorzystalibyśmy z drugiego modelu "Wtopiony model obrazu"?
-
Dlaczego w module A2 wybieramy jako projekt wizualny Standardowy model obrazu? Kiedy skorzystalibyśmy z drugiego modelu "Wtopiony model obrazu"?
W module A2 wybieramy jako projekt wizualny Standardowy model obrazu, ponieważ chcemy trenować model, który będzie w stanie rozpoznawać obrazy i klasyfikować je do odpowiednich kategorii. Standardowy model obrazu jest odpowiedni do tego celu, ponieważ pozwala na trenowanie modelu na dużych zbiorach danych obrazowych.
Drugi model, "Wtopiony model obrazu", nie jest omawiany w kontekście dostępnym, dlatego nie wiemy, kiedy bylibyśmy skorzystali z niego.
-
czym jest ml
-
czym jest ml
Uczenie Maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - ekspozycję na dane.