在欧洲 IT 认证框架下,从世界任何地方完全在线确认您的 IT 技能和能力。
欧洲信息技术认证学会-EITCI ASBL
认证机构EITCI研究所欧盟布鲁塞尔管理欧洲IT认证(EITC)标准以支持IT专业知识和数字社会
在人工智能领域,特别是在使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习时,在处理数据和数据集时,选择合适的算法来处理和分析给定的输入非常重要。 在本例中,输入由 numpy 数组列表组成,每个数组存储一个表示输出的热图
在深度学习中训练神经网络时,平衡不平衡的数据集是必要的,以确保公平和准确的模型性能。 在许多现实场景中,数据集往往存在不平衡,即类的分布不均匀。 这种不平衡可能会导致模型存在偏见且无效,在少数群体中表现不佳。 因此,它
在深度学习中使用 MNIST 数据集时,整理数据是一个重要步骤。 MNIST数据集是计算机视觉和机器学习领域广泛使用的基准数据集。 它由大量手写数字图像组成,相应的标签指示每个图像中代表的数字。 这
TorchVision 的内置数据集为深度学习领域的初学者提供了许多好处。 这些数据集可在 PyTorch 中轻松获得,可作为训练和评估深度学习模型的宝贵资源。 通过提供各种真实世界数据,TorchVision 的内置数据集使初学者能够获得使用
深度学习中将数据分为训练数据集和测试数据集的目的是评估训练模型的性能和泛化能力。 这种做法对于评估模型对未见数据的预测能力并避免过度拟合至关重要,当模型变得过于专业而无法预测时,就会发生过度拟合。
由于几个关键原因,数据准备和操作被认为是深度学习模型开发过程的重要组成部分。 深度学习模型是数据驱动的,这意味着它们的性能在很大程度上依赖于用于训练的数据的质量和适用性。 为了获得准确可靠的结果,