記事の紹介：データ不足がモデル トレーニングに与える影響には、特定のコード サンプルが必要です。機械学習と人工知能の分野では、データはモデルをトレーニングするための中核要素の 1 つです。しかし、実際に私たちがよく直面する問題はデータ不足です。データ不足とは、トレーニング データの量が不足していること、またはアノテーション付きデータが不足していることを指し、この場合、モデルのトレーニングに一定の影響を及ぼします。データ不足の問題は、主に次の側面に反映されます。 過学習: トレーニング データの量が不十分な場合、モデルは過学習する傾向があります。過学習とは、モデルがトレーニング データに過剰に適応することを指します。

2023-10-08 コメント 0  1335

記事の紹介：まとめ この記事では、データセットをトレーニング データとテスト データに分割し、この分割を .pkl ファイルに保存する方法について説明します。これは、機械学習モデルを組織的にトレーニングおよび評価するために不可欠です。このプロセスでは sklearn ライブラリを使用します

2024-10-30 コメント 0  874

記事の紹介：モデルトレーニングにおけるデータ前処理の重要性と具体的なコード例 はじめに: 機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニングプロセスにおいて、データ前処理は非常に重要かつ不可欠なリンクです。データ前処理の目的は、一連の処理ステップを通じて生データをモデルのトレーニングに適した形式に変換し、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。この記事の目的は、モデル トレーニングにおけるデータ前処理の重要性について説明し、一般的に使用されるデータ前処理のコード例をいくつか示すことです。 1. データ前処理の重要性 データクリーニング データクリーニングとは、

2023-10-08 コメント 0  1231

記事の紹介：信頼性の高い機械学習モデルを構築するには、データセットの分割が不可欠です。分割プロセスには、データ セットをトレーニング セット、検証セット、およびテスト セットに分割することが含まれます。この記事では、これら 3 つのコレクションの概念、データ分割手法、および発生しやすい落とし穴について詳しく紹介することを目的としています。トレーニング セット、検証セット、およびテスト セット トレーニング セット トレーニング セットは、データ内の隠れた特徴/パターンをモデルが学習できるようにトレーニングするために使用されるデータ セットです。各エポックで、同じトレーニング データが繰り返しニューラル ネットワーク アーキテクチャに供給され、モデルはデータの特性を学習し続けます。モデルがすべてのシナリオでトレーニングされ、将来起こり得るデータ サンプルを予測できるように、トレーニング セットには多様な入力セットが含まれている必要があります。検証セット 検証セットは、トレーニング中にモデルのパフォーマンスを検証するために使用される、トレーニング セットとは別のデータのセットです。

2024-01-22 コメント 0  761

記事の紹介：これまでの合成データのほとんどは AI の大規模モデルのトレーニングに使用されていましたが、今回 NVIDIA はロボットのトレーニング用に「データ倉庫」を構築しました ロボット技術の開発ペースが他の AI 分野に大きく遅れている主な理由の 1 つは、データの。わずか 200 人の人間によるデモンストレーション ソース データで、システムは 50,000 のトレーニング データを直接生成できます。 AIによる膨大なデータ需要により、データリソースがほぼ枯渇しつつあるため、さまざまな企業がデータを取得する「新たな方法」、つまり独自のデータを「作成」する方法を模索し始めています。しかし、これまでの合成データのほとんどは大規模な AI モデルのトレーニングに使用されていましたが、今回 NVIDIA はロボットのトレーニング用に「データ倉庫」を作成しました。 NVIDIA とテキサス大学オースティン校による最近の研究論文では、「Mimic」と呼ばれる新技術が発表されました。

2023-10-30 コメント 0  659

記事の紹介：C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます。 データの前処理: データの読み込み、変換、エンジニアリングを行います。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。

2024-06-01 コメント 0  593

記事の紹介：私は思い切って、LuxDevHQ が主催する初めてのデータ キャリア ブート キャンプに参加することにしました。これは、実践的なデータ スキルを身につける 5 週間のブートキャンプです。ブートキャンプは、少なくとも 4 つの分野でさまざまなデータ スキルを習得することを目的としています。

2024-08-07 コメント 0  1078

記事の紹介：人工知能にはトレーニング データが必要ですが、そのデータには限りがあります。では、AI が成長し続けて私たちに役立つように、他にどのように AI をトレーニングできるのでしょうか? インターネットとそのデータは無尽蔵のリソースだと思うかもしれませんが、AI ツールは枯渇しつつあります

2024-07-25 コメント 0  737

記事の紹介：Keras モデルがトレーニング中にデータセットの一部のみを使用する問題の説明Keras を使用してニューラル ネットワーク モデルをトレーニングする場合、次のことが起こります。

2024-10-27 コメント 0  1072

記事の紹介：JavaScript 関数を使用して機械学習モデルのトレーニングを実装する 機械学習の急速な発展に伴い、多くの開発者は、JavaScript を使用してフロントエンドで機械学習モデルのトレーニングを実装する方法に注目し始めています。この記事では、JavaScript 関数を使用して機械学習モデルのトレーニングを実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。始める前に、いくつかの重要な概念を理解する必要があります。データセット: 機械学習モデルのトレーニングには、入力として一連のラベル付きデータセットが必要です。データセットは次のもので構成されます

2023-11-03 コメント 0  1157

記事の紹介：Keep の無料トレーニング モードでは、ユーザーはアクション、セット、回数、休憩時間を含むトレーニング コンテンツをカスタマイズできます。具体的な手順としては、 1. 動作の選択、 2. パラメータの設定、 4. トレーニングの開始、 6. 段階的な回復とリラックス。

2024-05-04 コメント 0  781

記事の紹介：データ拡張テクノロジーのモデル トレーニング効果を向上させるには、特定のコード サンプルが必要です。近年、深層学習は、コンピューター ビジョンや自然言語処理などの分野で大きな進歩を遂げています。ただし、シナリオによっては、データ拡張テクノロジーのサイズが小さいため、データセット、モデル 一般化能力と精度が満足のいくレベルに達するのは困難です。現時点では、データ拡張テクノロジーがトレーニング データセットを拡張し、モデルの一般化能力を向上させることで重要な役割を果たすことができます。データ拡張とは、元のデータに対する一連の変換と変換を指します。

2023-10-10 コメント 0  1406

記事の紹介：自己トレーニングは、滑らかさとクラスタリングの仮定を含む半教師あり分類方法です。したがって、自己ラベル付けまたは意思決定指向学習とも呼ばれます。一般に、ラベル付きデータセットにデータ生成プロセスに関する多くの情報が含まれており、ラベルなしサンプルがアルゴリズムを微調整するためにのみ使用される場合は、セルフ トレーニングが適切な選択となります。ただし、これらの条件が満たされていない場合、自己トレーニングの結果は理想的ではありません。したがって、自己トレーニングはラベル付けされたサンプルに大きく依存します。自己トレーニングの各ステップでは、現在の決定関数に従ってラベルのないデータにラベルを付け、予測を使用して再トレーニングします。自己トレーニングの仕組み アルゴリズムを自己トレーニングして、以前に学習した別の教師ありモデルによって予測された擬似ラベルを適合させます。自己トレーニングには次のような重要なポイントがあります。データ インスタンスはトレーニング セットとテスト セットに分割され、分類アルゴリズムはラベル付けされたトレーニング セット上でトレーニングされます。

2024-01-23 コメント 0  667

記事の紹介：限られたデータセットを使用した Keras トレーニング Keras を使用してニューラル ネットワークをトレーニングしようとして、データセットの一部しか利用していないことに気づきました。

2024-10-29 コメント 0  845

記事の紹介：BatchSize は、トレーニング プロセス中に毎回機械学習モデルによって使用されるデータの量を指します。モデルのトレーニングとパラメーターの更新のために、大量のデータを小さなデータ バッチに分割します。このバッチ処理方法は、トレーニングの効率とメモリ使用率の向上に役立ちます。通常、トレーニング データはトレーニング用のバッチに分割され、各バッチには複数のサンプルが含まれます。バッチサイズ (batchsize) は、各バッチに含まれるサンプルの数を指します。モデルをトレーニングするとき、バッチ サイズはトレーニング プロセスに重要な影響を与えます。 1. トレーニング速度 バッチ サイズ (batchsize) は、モデルのトレーニング速度に影響します。バッチ サイズが大きいほど、各エポックでより多くのデータを同時に処理できるため、トレーニング データをより速く処理できます。

2024-01-23 コメント 0  2150

記事の紹介：この記事では、ComfyUI を使用して LORA モデルを効率的にトレーニングするための包括的なガイドを提供します。ハイパーパラメータの最適化、データ拡張、転移学習、正則化のための最適な設定と手法を探ります。ユーザーの友人

2024-09-02 コメント 0  883

記事の紹介：Keras トレーニング データの不一致 Keras を使用してニューラル ネットワークを構築するための公式 TensorFlow ガイドに従っていると、モデルが使用していることに気付きました。

2024-10-28 コメント 0  595

記事の紹介：Java フレームワークは、TensorFlowServing を使用して事前トレーニングされたモデルをデプロイして高速推論を実現し、H2OAIDriverlessAI を使用してトレーニング プロセスを自動化し、SparkMLlib を使用してトレーニング時間を短縮することで、人工知能モデルのトレーニングを高速化できます。 Apache Spark アーキテクチャ上での処理を設定します。

2024-06-04 コメント 0  856

記事の紹介：Ant Group は最近、オープン ソース ツールである ATorch と呼ばれる大規模モデル分散トレーニング アクセラレーション拡張ライブラリのリリースを発表しました。 ATorch の目標は、リソースの動的最適化と分散トレーニングの安定性の向上を通じて、ディープ ラーニングのインテリジェンスを向上させることです。大規模なモデルのトレーニングにおいて、AToch は 1,000 億モデルのキロカロリー レベルのトレーニングの計算能力利用率を 60% に高めることができることがわかりました。これは、スポーツ カーに強力なエンジンを追加するのと同等です。これは、深層学習の研究者や開発者にとって、大規模なモデルをより効率的にトレーニングおよび最適化するのに役立つ重要なツールになります。図: ATorch は、大規模なモデルのトレーニングをより効率的かつ再現可能にすることに取り組んでいます。生成的な大規模モデルの爆発的な増加に伴い、モデル トレーニング用のデータ セットとパラメーターの規模は飛躍的に増加しました。

2024-01-14 コメント 0  1374

記事の紹介：5 月 17 日のニュースによると、Google は先週開催された 2023 I/O Developer Conference で最新の大規模言語モデル PaLM2 を発表しました。社内文書によると、2022 年以降の新しいモデルのトレーニングに使用されるテキスト データの量は、前世代のほぼ 5 倍になっています。 Google の最新リリースの PaLM2 は、より高度なプログラミング、コンピューティング、クリエイティブ ライティングのタスクを実行できると報告されています。内部文書によると、PaLM2 のトレーニングに使用されたトークンの数は 3 兆 6,000 億であることが明らかになりました。いわゆるトークンは文字列です。モデルのトレーニングに使用されるテキスト内の文と段落をセグメント化します。各文字列は通常、トークンと呼ばれます。これは大規模な言語モデルをトレーニングする際の重要な部分であり、シーケンス内で次にどの単語が来るかを予測するように学習します。 Googleで

2023-05-21 コメント 0  996