機器學習最佳化

強化學習(RL) 是一種機器學習(ML) 技術，可訓練軟體做出決策，以實現最佳結果。強化學習可模仿人類用於實現其目標的反覆試驗學習過程。實現您目標的軟體動作得到強化， ...

機器學習實現了該流程的自動化和優化。透過使用軟體自動高速處理並 ... 使用 Amazon SageMaker Clarify 來偵測偏差，使用 Amazon SageMaker Debugger 來監控和最佳化效能。

超參數調校讓資料科學家可以調整模型效能以達到最佳結果。這道程序對於機器學習來說非常重要，選擇適合的超參數值是成功的關鍵。 例如，假設您是使用模型 ...

ML 和深度學習解決方案都需要大量人為參與才能運作。人員必須定義問題、準備資料、選取和訓練模型，然後評估、最佳化和部署解決方案。 ML 模型可 ...

2018年7月31日 — 我們一般看深度學習的介紹，最常看到的最佳化名稱稱為「隨機梯度下降法(Stochastic gradient descent, SGD)」(這篇我為了縮短篇幅，Mini-batch SGD我把它 ...

2021年2月23日 — 機器學習推論（machine learning inference）是處理與理解資訊的強大工具，尤其在機器視覺領域，實證顯示不僅表現優於傳統演算法，準確度更優於人類表現。

Defining ML Models. 課程當中講述了接下來會介紹的幾個重點，有機器學習模型定義以及優化器的選擇，還有討論損失函數以及梯度下降法如何找到最佳解，首先來看一下機器學習 ...

2021年8月11日 — ... 學習演算法的目標是找到係數B0和B1的值。 可以使用不同的技術從資料中學習線性迴歸模型，例如用於普通最小二乘和梯度下降最佳化的線性代數解。 線性 ...

21 小時前 — Google新研究透過最佳化機器學習編譯器，提升模型執行效能，還推出TpuGraphs資料集和GST訓練方法，以更好地訓練可用於預測機器學習程式執行時間的學習 ...

MATLAB提供了以下功能，使機器學習變得更加容易：. 使用點擊式應用程式執行模型訓練和比較; 自動調整超參數和特徵選擇，以最佳化模型效能; 能夠使用 ...