Публикации по теме 'transfer-learning'


Передача обучения
Трансферное обучение — это процесс использования навыков и знаний, полученных в одной ситуации, для решения другой связанной проблемы. Введение Эта концепция обычно изучается в области машинного обучения, где она используется для обозначения практики хранения знаний, полученных в результате решения одной проблемы, и применения их к другой, связанной проблеме. Трансферное обучение часто рассматривается как методология проектирования, поскольку оно включает применение ранее изученной..
Трансферное обучение в машинном обучении: приложения и лучшие практики
Модели машинного обучения стали неотъемлемой частью различных отраслей и произвели революцию в нашем подходе к анализу данных и решению проблем. Трансферное обучение — это метод машинного обучения, который использует предварительно обученные модели для повышения производительности новой модели. В этой статье мы рассмотрим приложения и лучшие практики трансферного обучения в машинном обучении. Что такое трансферное обучение в машинном обучении? Трансферное обучение — это метод..
Классификация изображений: сравнение подходов DNN, CNN и трансферного обучения
Классификация изображений - одна из областей, где модели глубокого обучения очень успешно применяются в практических приложениях. Это активная область исследований. Было предложено много подходов, и многие другие появляются. Наиболее успешные модели глубокого обучения, такие как ImageNet, GoogleNet, которые работают по сравнению с людьми или лучше, чем люди, являются очень большими и сложными моделями. Следовательно, новичку может быть сложно получить работающую модель с приемлемой..
Что такое перенос машинного обучения с примерами в Python
Узнайте, как можно использовать предварительно обученные модели для точной настройки моделей машинного обучения и ускорения сроков реализации проекта Введение Часто выгодно использовать существующие ресурсы, а не начинать с нуля, особенно когда речь идет о построении модели машинного обучения. В некоторых случаях проблемы могут возникать из-за нехватки данных или недостаточного количества помеченных примеров.
Как использовать глубокое обучение для количественной оценки поведения опылителей I
В последние годы в новостях было довольно много неясностей по двум, казалось бы, не связанным между собой темам: сокращению численности пчел и других опылителей и одновременному развитию искусственного интеллекта и науки о данных. Немного почитав опыление и то, как работают исследования опыления, я понял, что, хотя известно многое, есть, как и во всех науках, еще более неизведанные. Это вызвало у меня любопытство: нельзя ли использовать ИИ для изучения опылителей? В этом посте я объясню..
Перенос обучения для Tensorflow
Перенос обучения или индуктивный перенос — это исследовательская проблема в области машинного обучения, которая фокусируется на сохранении знаний, полученных при решении одной проблемы, и применении их к другой, но связанной проблеме. Например, знания, полученные при обучении распознаванию автомобилей, можно применить при попытке распознать грузовики. Это особенно полезно, когда у нас есть небольшой набор данных. В этой статье мы обсудим, как переобучить только последние слои сети с..
Передача знаний в процессе обучения
Код | Бумага | Xfer Современная волна машинного обучения является воплощением разделения труда, при котором данная модель способна идеально выполнять узко определенные задачи. Хотя эти задачи могут быть довольно сложными, каждая задача требует обучения отдельной модели для решения этой и только этой задачи. Напротив, истинно общий искусственный интеллект должен уметь адаптироваться к изменениям в своей среде и к новым задачам. Когда люди приспосабливаются к новым задачам, мы в..