[ova stranica na wiki][indeks][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Vodič: Ugađanje hiperparametra

Administrativne informacije

Naslov Ugađanje hiperparametra
Trajanje 60
Modul B
Vrsta lekcija Udžbenik
Fokus Tehničko – dubinsko učenje
Tema Ugađanje hiperparametra

Ključne riječi

Ugađanje hiperparametra, aktivacijske funkcije, gubitak, epohe, veličina serije,

Ciljevi učenja

Očekivana priprema

Obvezno za studente

Nijedan.

Neobvezno za studente

Nijedan.

Preporuke i pozadina za studente

  • John D Kelleher i Brain McNamee. (2018.), Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics (Osnove strojnog učenja za prediktivnu analizu podataka), MIT Press.
  • Michael Nielsen. (2015.), Neuralne mreže i duboko učenje, 1. Resorni tisak, San Francisco CA SAD.
  • Charu C. Aggarwal. (2018.), Neuralne mreže i duboko učenje, 1. Springer
  • Antonio Gulli, Sujit Pal. Dubinsko učenje s Kerasom, Packtom, [ISBN: 9781787128422].

Preporučeno nastavnicima

Nijedan.

Nastavni materijali

Upute za učitelje

Nacrt

Vremenski raspored
Trajanje (min) Opis
5 Prethodna obrada podataka
10 Kapacitet i podešavanje dubine (pod i iznad priključka)
10 Epohe (preko osposobljavanja)
10 Veličine serije (za suzbijanje buke)
10 Aktivacijske funkcije (i njihovi učinci na performanse – vrijeme i točnost)
10 Stope učenja (vanilla, LR Decay, Momentum, Adaptive)
5 Vratite se na neke osnovne hiperparametre (ReLu, Adam) i podešavanje drugih (kapacitet i dubina).

Priznanja

Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.