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  656

기사 소개：1. 데이터 세트를 준비합니다. 데이터 세트는 연기와 불로 표시된 총 6k개의 화재 이미지가 포함된 오픈 소스 이미지를 사용합니다. Fire and Smoke 프로젝트는 훈련을 위해 YOLO를 사용합니다. 데이터를 YOLO 형식으로 변환하고 이를 훈련 세트와 검증 세트로 나누었습니다. 2. 훈련에 대해서는 YOLOv7 공식 웹사이트의 훈련 과정 문서를 참조하세요. data/coco.yaml 파일을 수정하고 훈련 데이터의 경로와 카테고리를 구성합니다. 사전 훈련된 모델 yolov7.pt를 다운로드한 후 훈련을 시작하면 됩니다. 3. 화재 모니터링 훈련이 완료되면 yolov7 디렉터리 아래의 run 디렉터리에서 생성된 모델 파일-best.pt를 찾습니다. 나는 훈련한다

2023-05-11 논평 0  994

기사 소개：인공 지능과 딥 러닝의 발전으로 사전 훈련 모델은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 및 기타 분야에서 널리 사용되는 기술이 되었습니다. 현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python은 사전 훈련된 모델을 적용하는 데 자연스럽게 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 정의, 유형, 애플리케이션 및 사전 학습 모델 사용 방법을 포함하여 Python의 딥 러닝 사전 학습 모델에 중점을 둘 것입니다. 사전 훈련된 모델이란 무엇입니까? 딥러닝 모델의 가장 큰 어려움은 고품질의 수많은 데이터를 분석하는 것입니다.

2023-06-11 논평 0  2010

기사 소개：사전 훈련 시대에 돌입한 후 시각적 인식 모델의 성능은 빠르게 발전했지만, GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 이미지 생성 모델은 뒤처진 것 같습니다. 보통 GAN 훈련은 비지도 방식으로 처음부터 진행되는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동집약적이다. 대규모 사전 훈련에서 빅데이터를 통해 배운 '지식'이 활용되지 않는다는 점이다. 더욱이, 이미지 생성 자체는 실제 시각 현상에서 복잡한 통계 데이터를 캡처하고 시뮬레이션할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 생성된 이미지가 물리적 세계의 법칙을 따르지 않고 한눈에 "가짜"로 직접 식별될 것입니다. . 사전 훈련된 모델은 지식을 제공하고 GAN 모델은 생성 기능을 제공합니다. 문제는 사전 훈련된 모델과 이를 결합하는 방법이 GAN 모델의 생성 능력을 향상시킬 수 있느냐는 것입니다.

2023-05-11 논평 0  1466

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  904

기사 소개：Taotian Group과 Aicheng Technology는 9월 12일 오픈 소스 대형 모델 훈련 프레임워크인 Megatron-LLaMA를 공식 출시했습니다. 이 프레임워크의 목표는 기술 개발자가 더 쉽게 대규모 언어 모델의 훈련 성능을 향상시키고, 훈련 비용을 절감하며, LLaMA 커뮤니티와의 호환성을 유지할 수 있도록 하는 것입니다. 테스트 결과에 따르면 Megatron-LLaMA는 대규모 훈련에서 HuggingFace에서 직접 얻은 코드 버전에 비해 176%의 가속을 달성할 수 있으며 거의 ​​선형적으로 확장되며 네트워크에 불안정합니다. 높은 수준의 내성. 현재 Megatron-LLaMA는 오픈 소스 주소인 https:의 오픈 소스 커뮤니티에 출시되었습니다.

2023-09-14 논평 0  633

기사 소개：훈련된 Tensorflow 모델을 유지하고 검색하는 방법 Tensorflow에서 훈련된 모델을 저장하고 복원하는 것은 기계 학습의 중요한 측면입니다...

2024-12-12 논평 0  910

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  1407

기사 소개：훈련된 TensorFlow 모델 저장 및 복원TensorFlow는 훈련된 모델을 저장하고 복원하는 원활한 기능을 제공하여...

2024-12-19 논평 0  693

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  1426

기사 소개：Tensorflow에서 훈련된 모델 저장 및 복원 Tensorflow에서 모델을 훈련한 후에는 이를 보존하고 재사용하는 것이 중요합니다. 방법은 다음과 같습니다...

2024-12-14 논평 0  938

기사 소개：PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법 소개: 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 처리 및 모델 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 분산 알고리즘과 모델 교육은 효율성, 속도, 확장성을 달성하는 데 핵심입니다. 이 문서에서는 PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 분산 알고리즘과 모델 학습이란 무엇입니까? 분산 알고리즘과 모델 학습은 여러 머신이나 서버 리소스를 사용하여 데이터 처리와 모델 학습을 동시에 수행하는 기술입니다.

2023-09-25 논평 0  1454

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  1190

기사 소개：대규모 언어 모델은 1억 개가 넘는 매개변수를 가진 자연어 처리 모델을 말합니다. 엄청난 크기와 복잡성으로 인해 이러한 모델을 교육하려면 상당한 컴퓨팅 리소스와 데이터가 필요합니다. 따라서 전이 학습은 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 중요한 방법이 되었습니다. 기존 모델과 데이터를 활용하여 훈련 프로세스를 가속화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 전이 학습은 다른 작업에 대해 훈련된 모델의 매개변수와 지식을 대상 작업으로 전달할 수 있으므로 데이터 요구 사항과 훈련 시간을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 연구와 산업 모두에서 널리 사용되며 보다 강력한 언어 모델을 구축하기 위한 기반을 마련합니다. 전이 학습은 이미 훈련된 모델을 사용하여 다른 작업을 해결할 때 매개변수 또는 일부 구성 요소를 조정하는 방법입니다. 자연어 처리 분야에서는 전이 학습을 통해

2024-01-22 논평 0  934

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  2241

기사 소개：Python을 사용하여 이미지에 대한 모델을 훈련하는 방법 개요: 컴퓨터 비전 분야에서는 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 대상 감지 및 기타 작업을 수행하는 것이 일반적인 방법이 되었습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python은 풍부한 라이브러리와 도구를 제공하므로 이미지에 대한 모델을 비교적 쉽게 훈련할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python 및 관련 라이브러리를 사용하여 이미지에 대한 모델을 학습하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 환경 준비: 시작하기 전에 설치가 완료되었는지 확인해야 합니다.

2023-08-26 논평 0  1663

기사 소개：ChatGPTPython 모델 교육 가이드: 채팅 로봇 사용자 정의 단계 개요: 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리) 기술의 발전이 증가함에 따라 채팅 로봇이 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 다중 도메인 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있는 강력한 사전 훈련된 언어 모델입니다. 이 기사에서는 데이터 준비, 모델 훈련, 대화 샘플 생성을 포함하여 Python을 사용하여 ChatGPT 모델을 훈련하는 단계를 소개합니다. 1단계: 데이터 준비, 수집 및 정리

2023-10-24 논평 0  1329

기사 소개：LiBai 모델 라이브러리는 Hugging Face, Megatron-LM, DeepSpeed ​​및 FairSeq와 같은 모든 주류 Transformer 라이브러리의 장점을 다루므로 일반 사람들이 대규모 모델 교육에 액세스할 수 있습니다. 대형 모델이 너무 많은데 속도를 높이는 방법을 알려주세요. 2018년 BERT가 탄생한 이후 GPT-3, ViT 등 수억 개의 매개변수를 가진 모델이 계속 등장해 AI 모델 매개변수의 수가 폭발적으로 늘어나 연금술사들이 신경 쓸 시간도 없고 심지어 마비된 느낌. 동시에 대형 모델은 컴퓨팅 및 메모리 리소스에 큰 어려움을 안겨줍니다. 매우 발전된 NVIDIA A를 사용하는 등 교육 비용이 급격히 상승합니다.

2023-04-09 논평 0  1378

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

2024-10-27 논평 0  1116

기사 소개：거부 샘플링은 대규모 언어 모델 학습에 사용되는 일반적인 기술입니다. 목표 분포에 맞는 표본을 생성하기 위해 목표 분포의 확률 밀도 함수를 기반으로 샘플링합니다. 거부 샘플링의 목적은 훈련 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 이 방법은 모델이 더욱 풍부하고 정확한 언어 표현을 학습하는 데 도움이 될 수 있으므로 언어 ​​모델 교육에 특히 중요합니다. 샘플링을 거부함으로써 모델은 다양한 관점과 스타일의 텍스트를 생성할 수 있어 보다 적응력 있고 창의적이게 됩니다. 이러한 방식으로 모델은 다양한 유형의 텍스트를 처리할 때 다음 단어나 구문을 보다 정확하게 예측할 수 있어 전반적인 생성 품질이 향상됩니다. 거부 샘플링을 적용하면 훈련도 완화될 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  1287