기사 소개：데이터 부족이 모델 학습에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 데이터는 모델 학습의 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 현실에서 우리가 자주 직면하는 문제는 데이터의 부족입니다. 데이터 희소성은 훈련 데이터의 양이 부족하거나 주석이 달린 데이터가 부족한 것을 의미합니다. 이 경우 모델 훈련에 일정한 영향을 미칩니다. 데이터 부족 문제는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다. 과적합(Overfitting): 훈련 데이터의 양이 부족하면 모델이 과적합되기 쉽습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적응하는 것을 말합니다.

2023-10-08 논평 0  1360

기사 소개：요약 이 문서에서는 데이터 세트를 훈련 및 테스트 데이터로 나누고 이 분할을 .pkl 파일에 저장하는 방법을 설명합니다. 이는 기계 학습 모델을 체계적으로 훈련하고 평가하는 데 필수적입니다. 이 프로세스는 sklearn 라이브러리를 사용합니다.

2024-10-30 논평 0  909

기사 소개：모델 훈련 및 특정 코드 예제에서 데이터 전처리의 중요성 소개: 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하는 과정에서 데이터 전처리는 매우 중요하고 필수적인 링크입니다. 데이터 전처리의 목적은 일련의 처리 단계를 거쳐 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하여 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 것입니다. 이 문서의 목적은 모델 훈련에서 데이터 전처리의 중요성을 논의하고 일반적으로 사용되는 데이터 전처리 코드 예제를 제공하는 것입니다. 1. 데이터 전처리의 중요성 데이터 클리닝 데이터 클리닝은

2023-10-08 논평 0  1242

기사 소개：신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하려면 데이터 세트 분할이 필수적입니다. 분할 프로세스에는 데이터 세트를 훈련, 검증 및 테스트 세트로 나누는 과정이 포함됩니다. 이 글에서는 이 세 가지 컬렉션의 개념과 데이터 분할 기술, 쉽게 발생할 수 있는 함정을 자세히 소개하는 것을 목표로 합니다. 훈련 세트, 검증 세트 및 테스트 세트 훈련 세트 훈련 세트는 모델이 데이터에 숨겨진 기능/패턴을 학습할 수 있도록 훈련하고 활성화하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 각 시대마다 동일한 훈련 데이터가 신경망 아키텍처에 반복적으로 입력되고 모델은 계속해서 데이터의 특성을 학습합니다. 훈련 세트에는 모델이 모든 시나리오에서 훈련되고 가능한 미래 데이터 샘플을 예측할 수 있도록 다양한 입력 세트가 있어야 합니다. 검증 세트 검증 세트는 훈련 중 모델 성능을 확인하는 데 사용되는 훈련 세트와는 별개의 데이터 세트입니다.

2024-01-22 논평 0  779

기사 소개：이전 합성 데이터의 대부분은 AI 대형 모델 훈련에 사용됐다. 이번에 엔비디아는 로봇 훈련을 위한 '데이터 창고'를 구축했다. 데이터. 200개의 인간 데모 소스 데이터만으로 시스템은 50,000개의 훈련 데이터를 직접 생성할 수 있습니다. AI의 엄청난 데이터 수요로 인해 데이터 자원이 거의 고갈되고 있기 때문에 다양한 기업에서는 데이터를 얻기 위한 '새로운 방법', 즉 자체 데이터를 '생성'하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 하지만 이전 합성 데이터의 대부분은 대규모 AI 모델 훈련에 사용됐다. 이번에 엔비디아는 로봇 훈련을 위한 '데이터 창고'를 만들었다. NVIDIA와 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 최근 연구 논문에서는 'Mimic'이라는 신기술이 등장했습니다.

2023-10-30 논평 0  678

기사 소개：C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

2024-06-01 논평 0  610

기사 소개：저는 과감한 조치를 취하고 LuxDevHQ에서 주최한 최초의 데이터 경력 부트 캠프에 참여하기로 결정했습니다. 실습 데이터 기술을 갖추는 5주간의 부트캠프입니다. 부트캠프는 최소 4개 분야에서 다양한 데이터 기술을 접하는 것을 목표로 합니다.

2024-08-07 논평 0  1095

기사 소개：인공지능에는 훈련 데이터가 필요하지만 그 데이터는 제한되어 있습니다. 그렇다면 AI가 지속적으로 성장하고 우리에게 유용하도록 AI를 어떻게 훈련시킬 수 있을까요? 인터넷과 데이터는 무한한 자원이라고 생각할 수도 있지만 AI 도구는 고갈되고 있습니다.

2024-07-25 논평 0  762

기사 소개：훈련 중에 데이터세트의 일부만 사용하는 Keras 모델문제 설명Keras를 사용하여 신경망 모델을 훈련할 때...

2024-10-27 논평 0  1084

기사 소개：JavaScript 기능을 사용하여 기계 학습 모델 훈련 구현 기계 학습의 급속한 발전으로 많은 개발자가 JavaScript를 사용하여 프런트 엔드에서 기계 학습 모델 훈련을 구현하는 방법에 관심을 갖기 시작했습니다. 이 문서에서는 JavaScript 함수를 사용하여 기계 학습 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 시작하기 전에 몇 가지 중요한 개념을 이해해야 합니다. 데이터 세트: 기계 학습 모델 교육에는 레이블이 지정된 데이터 세트 세트가 입력으로 필요합니다. 데이터 세트는 다음으로 구성됩니다.

2023-11-03 논평 0  1175

기사 소개：Keep의 무료 훈련 모드를 통해 사용자는 동작, 세트, ​​반복 횟수, 휴식 시간 등의 훈련 콘텐츠를 맞춤 설정할 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. 1. 활동 선택 2. 훈련 계획 마련 4. 단계별 훈련 시작

2024-05-04 논평 0  806

기사 소개：데이터 증강 기술의 모델 훈련 효과를 향상하려면 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 일부 시나리오에서는 작은 크기로 인해 데이터 세트, 모델의 일반화 능력과 정확도가 만족스러운 수준에 도달하기 어렵습니다. 이때, 데이터 강화 기술은 학습 데이터 세트를 확장하고 모델의 일반화 능력을 향상시켜 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터 증대는 원본 데이터에 대해 일련의 변환 및 변환을 수행하는 것을 의미합니다.

2023-10-10 논평 0  1424

기사 소개：자가 훈련은 부드러움과 클러스터링 가정을 포함하는 준지도 분류 방법입니다. 따라서 이를 자기라벨링(Self-Labeling) 또는 의사결정지향학습(Decision-Oriented Learning)이라고도 합니다. 일반적으로 레이블이 지정된 데이터세트에 데이터 생성 프로세스에 대한 많은 정보가 포함되어 있고 레이블이 지정되지 않은 샘플이 알고리즘을 미세 조정하는 데만 사용되는 경우 자가 학습은 좋은 선택입니다. 그러나 이러한 조건이 충족되지 않으면 자가 훈련의 결과가 이상적이지 않습니다. 따라서 자가 훈련은 라벨이 붙은 샘플에 크게 의존합니다. 자체 훈련의 각 단계는 현재 결정 기능에 따라 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정하고 예측을 사용하여 재훈련합니다. 자가 훈련의 작동 방식 이전에 학습된 지도 모델에서 예측한 의사 레이블에 맞게 알고리즘을 자가 훈련합니다. Self-training에는 이러한 핵심 사항이 있습니다. 데이터 인스턴스는 훈련 세트와 테스트 세트로 구분됩니다. 분류 알고리즘은 레이블이 지정된 훈련 세트에 대해 훈련됩니다.

2024-01-23 논평 0  682

기사 소개：제한된 데이터 세트를 사용한 Keras 훈련 Keras를 사용하여 신경망을 훈련하려고 할 때 데이터 세트의 일부만 활용한다는 것을 알게 되었습니다.

2024-10-29 논평 0  868

기사 소개：BatchSize는 훈련 프로세스 중에 매번 기계 학습 모델이 사용하는 데이터의 양을 나타냅니다. 모델 훈련 및 매개변수 업데이트를 위해 대량의 데이터를 작은 데이터 배치로 분할합니다. 이 일괄 처리 방법은 훈련 효율성과 메모리 활용도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 훈련 데이터는 일반적으로 훈련을 위해 배치로 나뉘며 각 배치에는 여러 샘플이 포함됩니다. 배치 크기(batchsize)는 각 배치에 포함된 샘플 수를 나타냅니다. 모델을 훈련할 때 배치 크기는 훈련 프로세스에 중요한 영향을 미칩니다. 1. 학습 속도 배치 크기(batchsize)는 모델의 학습 속도에 영향을 미칩니다. 배치 크기가 클수록 훈련 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 각 에포크마다 배치 크기가 클수록 동시에 더 많은 데이터를 처리할 수 있기 때문입니다.

2024-01-23 논평 0  2180

기사 소개：이 문서에서는 ComfyUI를 사용하여 LORA 모델을 효율적으로 훈련하기 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 하이퍼파라미터 최적화, 데이터 증대, 전이 학습 및 정규화를 위한 최적의 설정과 기술을 살펴봅니다. 사용자 친구

2024-09-02 논평 0  918

기사 소개：Keras 훈련 데이터 불일치Keras를 사용하여 신경망을 구축하기 위한 공식 TensorFlow 가이드를 따르는 동안 모델이 다음을 사용하는 것을 발견했습니다.

2024-10-28 논평 0  616

기사 소개：Java 프레임워크는 TensorFlowServing을 사용하여 빠른 추론을 위해 사전 훈련된 모델을 배포하고, H2OAIDriverlessAI를 사용하여 훈련 프로세스를 자동화하고, 분산 컴퓨팅을 사용하여 훈련 시간을 단축하고, SparkMLlib를 사용하여 분산 훈련 및 대규모 데이터를 구현함으로써 인공 지능 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. Apache Spark 아키텍처 설정 처리에 대해 설명합니다.

2024-06-04 논평 0  877

기사 소개：Ant Group은 최근 오픈 소스 도구인 ATorch라는 대규모 모델 분산 훈련 가속화 확장 라이브러리의 출시를 발표했습니다. ATorch의 목표는 자동 리소스 동적 최적화 및 분산 학습 안정성 향상을 통해 딥러닝의 지능 향상을 돕는 것입니다. 대규모 모델 훈련에서 AToch는 1000억 모델 킬로칼로리 수준 훈련의 컴퓨팅 파워 활용률을 60%까지 높일 수 있는 것으로 파악된다. 이는 스포츠카에 강력한 엔진을 추가하는 것과 맞먹는다. 이는 딥 러닝 연구원과 개발자가 대규모 모델을 보다 효율적으로 훈련하고 최적화하는 데 도움이 되는 중요한 도구가 될 것입니다. 그림: ATorch는 대규모 모델 훈련을 더욱 효율적이고 재현 가능하게 만들기 위해 노력하고 있습니다. 생성형 대형 모델이 폭발적으로 증가함에 따라 모델 훈련을 위한 데이터 세트 및 매개변수의 규모가 기하급수적으로 증가했습니다.

2024-01-14 논평 0  1397

기사 소개：17일 뉴스에 따르면 구글은 지난주 열린 2023 I/O 개발자 컨퍼런스에서 최신 대규모 언어 모델 PaLM2를 출시했다. 회사 내부 문서에 따르면 2022년부터 새로운 모델을 훈련하는 데 사용되는 텍스트 데이터의 양은 이전 세대의 거의 5배에 이릅니다. Google의 최신 PaLM2 릴리스는 더욱 발전된 프로그래밍, 컴퓨팅 및 창의적인 글쓰기 작업을 수행할 수 있는 것으로 알려졌습니다. 내부 문서에 따르면 PaLM2 훈련에 사용되는 토큰의 수는 3조 6천억 개에 달합니다. 소위 토큰은 문자열입니다. 사람들은 모델을 훈련하는 데 사용되는 텍스트의 문장과 단락을 일반적으로 토큰이라고 합니다. 이는 대규모 언어 모델을 훈련하고 어떤 단어가 순서대로 다음에 올지 예측하도록 가르치는 중요한 부분입니다. 구글의

2023-05-21 논평 0  1010