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  645

記事の紹介：1. データ セットの準備: データ セットは、煙と火でマークされた合計 6,000 個の火災画像を含むオープン ソース画像を使用します。 Fire and Smoke プロジェクトはトレーニングに YOLO を使用しています。データを YOLO 形式に変換し、トレーニング セットと検証セットに分割しました。データセット ディレクトリを参照してください。 2. トレーニングについては、YOLOv7 公式 Web サイトのトレーニング プロセスのドキュメントを参照してください。 data/coco.yaml ファイルを変更し、トレーニング データのパスとカテゴリを構成します。事前トレーニング済みモデル yolov7.pt をダウンロードすると、トレーニングを開始できます 3. 火災監視トレーニングが完了したら、yolov7 ディレクトリの下の run ディレクトリで生成されたモデル ファイル best.pt を見つけます。私はトレーニングします

2023-05-11 コメント 0  982

記事の紹介：事前トレーニング時代に入ってから、視覚認識モデルの性能は急速に発展しましたが、敵対的生成ネットワーク (GAN) などの画像生成モデルは遅れを取っているようです。通常、GANのトレーニングは教師なしでゼロから行われるため、時間と労力がかかり、大規模な事前トレーニングでビッグデータから学習した「知識」が活用されないのがデメリットではないでしょうか。さらに、画像生成自体が、現実世界の視覚現象における複雑な統計データを取得してシミュレートできる必要があり、そうでない場合、生成された画像は物理世界の法則に準拠せず、すぐに「偽物」であると識別されてしまいます。一目。事前トレーニングされたモデルは知識を提供し、GAN モデルは生成機能を提供します。この 2 つの組み合わせは素晴らしいものになる可能性があります。問題は、どの事前トレーニング済みモデルとそれらをどのように組み合わせることで GAN モデルの生成能力を向上できるかということです。

2023-05-11 コメント 0  1456

記事の紹介：人工知能と深層学習の発展に伴い、事前トレーニング モデルは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン (CV)、音声認識などの分野で一般的なテクノロジーになりました。現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つである Python は、当然のことながら、事前トレーニングされたモデルの適用において重要な役割を果たします。この記事では、Python のディープラーニング事前トレーニング モデルに焦点を当て、その定義、種類、アプリケーション、事前トレーニング モデルの使用方法について説明します。事前トレーニング済みモデルとは何ですか?深層学習モデルの主な困難は、高品質のデータを大量に分析することです。

2023-06-11 コメント 0  1996

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  894

記事の紹介：Taotian Group と Aicheng Technology は、9 月 12 日にオープンソースの大規模モデル トレーニング フレームワーク Megatron-LLaMA を正式にリリースしました。このフレームワークの目標は、テクノロジー開発者が大規模な言語モデルのトレーニング パフォーマンスを向上させ、トレーニング コストを削減し、LLaMA コミュニティとの互換性を維持しやすくすることです。テスト結果は、32 枚のカードのトレーニングでは、Megatron-LLaMA が HuggingFace で直接取得したコード バージョンと比較して 176% の高速化を達成できることを示していますが、大規模なトレーニングでは、Megatron-LLaMA はほぼ直線的に拡張し、ネットワークに対して不安定になります。高いレベルの寛容性。現在、Megatron-LLaMA は、オープン ソース アドレス: https: のオープン ソース コミュニティで開始されています。

2023-09-14 コメント 0  627

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  1394

記事の紹介：トレーニングされた Tensorflow モデルを永続化および取得する方法Tensorflow では、トレーニングされたモデルの保存と復元は機械学習の重要な側面です...

2024-12-12 コメント 0  904

記事の紹介：トレーニングされた TensorFlow モデルの保存と復元TensorFlow は、トレーニングされたモデルの保存と復元のためのシームレスな機能を提供し、次のことを可能にします。

2024-12-19 コメント 0  687

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  1416

記事の紹介：Tensorflow でのトレーニング済みモデルの保存と復元Tensorflow でモデルをトレーニングした後は、それを保存して再利用することが重要です。その方法は次のとおりです...

2024-12-14 コメント 0  931

記事の紹介：PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法 はじめに: クラウド コンピューティングとビッグ データ テクノロジの急速な発展に伴い、データ処理とモデル トレーニングの需要が増加しています。分散アルゴリズムとモデルのトレーニングは、効率、速度、拡張性を達成するための鍵となります。この記事では、PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法を紹介し、いくつかの具体的なコード例を示します。 1. 分散アルゴリズムとモデル トレーニングとは何ですか? 分散アルゴリズムとモデル トレーニングは、複数のマシンまたはサーバー リソースを使用してデータ処理とモデル トレーニングを同時に実行するテクノロジーです。

2023-09-25 コメント 0  1442

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  1184

記事の紹介：大規模言語モデルとは、1 億を超えるパラメーターを持つ自然言語処理モデルを指します。サイズと複雑さが非常に大きいため、このようなモデルのトレーニングには大量のコンピューティング リソースとデータが必要です。したがって、転移学習は大規模な言語モデルをトレーニングするための重要な方法となっており、既存のモデルとデータを利用することでトレーニング プロセスを高速化し、パフォーマンスを向上させることができます。転移学習では、他のタスクでトレーニングされたモデルのパラメーターと知識をターゲット タスクに転送できるため、データ要件とトレーニング時間が削減されます。このアプローチは研究と業界の両方で広く使用されており、より強力な言語モデルを構築するための基礎を築きます。転移学習は、他のタスクを解決するときに、すでにトレーニングされたモデルを使用してそのパラメーターまたは一部のコンポーネントを調整する方法です。自然言語処理の分野では、転移学習により次のことが可能になります。

2024-01-22 コメント 0  926

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  2223

記事の紹介：Python を使用して画像上でモデルをトレーニングする方法の概要: コンピューター ビジョンの分野では、深層学習モデルを使用して画像の分類、ターゲット検出、その他のタスクを行うことが一般的な方法になりました。広く使用されているプログラミング言語として、Python は豊富なライブラリとツールを提供しており、画像上でモデルをトレーニングするのが比較的簡単です。この記事では、Python とその関連ライブラリを使用して画像上でモデルをトレーニングする方法と、対応するコード例を紹介します。環境の準備: 開始する前に、以下のものがインストールされていることを確認する必要があります。

2023-08-26 コメント 0  1635

記事の紹介：ChatGPTPython モデル トレーニング ガイド: チャット ロボットをカスタマイズするための手順の概要: 近年、NLP (自然言語処理) 技術の発展に伴い、チャット ロボットがますます注目を集めています。 OpenAI の ChatGPT は、マルチドメイン チャットボットの構築に使用できる強力な事前トレーニング済み言語モデルです。この記事では、データの準備、モデルのトレーニング、ダイアログ サンプルの生成など、Python を使用して ChatGPT モデルをトレーニングする手順を紹介します。ステップ 1: データの準備、収集、クリーニング

2023-10-24 コメント 0  1317

記事の紹介：LiBai モデル ライブラリは、Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq などのすべての主流の Transformer ライブラリの利点をカバーしており、一般の人が大規模なモデルのトレーニングにアクセスできるようにしています。大きなモデルがたくさんあります。高速化する方法を教えてください。 2018 年に BERT が誕生して以来、GPT-3 や ViT など数億のパラメータを持つモデルが次々と登場しており、AI モデルのパラメータの数が爆発的に増加し、錬金術師が気にする時間がなくなり、しびれを感じる。同時に、大規模なモデルはコンピューティング リソースとメモリ リソースに大きな課題をもたらします。非常に高度な NVIDIA A を使用するなど、トレーニング コストが大幅に上昇する

2023-04-09 コメント 0  1366

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  1110

記事の紹介：拒否サンプリングは、大規模な言語モデルのトレーニングにおける一般的な手法です。ターゲット分布の確率密度関数に基づいてサンプリングを行い、ターゲット分布に適合するサンプルを生成します。拒絶サンプリングの目的は、トレーニング データの多様性を高め、それによってモデルの汎化能力を向上させることです。この方法は、モデルがより豊富で正確な言語表現を学習するのに役立つため、言語モデルのトレーニングにおいて特に重要です。サンプリングを拒否することで、モデルはさまざまな視点やスタイルからテキストを生成できるようになり、適応性と創造性が高まります。このようにして、モデルはさまざまなタイプのテキストを処理するときに、次の単語またはフレーズをより正確に予測できるため、全体的な生成品質が向上します。拒否サンプリングを適用すると、トレーニングを軽減することもできます。拒否サンプリングは基本的なものです。

2024-01-22 コメント 0  1263