Eine alternative Frage: Wird JMP ein Deep-Learning-Modul für die Bilderkennung produzieren?Zunächst einmal vielen Dank für das leistungsstarke JMP!
Jetzt verwende ich nicht einmal mehr Python, sondern nur noch JMP.
Eine alternative Frage: Wird JMP ein Deep-Learning-Modul für die Bilderkennung produzieren?
Vielleicht geht das über die Statistik hinaus.
Vielen Dank, Experten!
Automatisierung und SkriptingDatenzugriffBetreff: 一个另类的问题: 请问JMP是否会出品 图像识别的深度学习模块？Wenn Sie diese Art von Funktion in JMP wünschen, empfehle ich Ihnen, hier in der Community einen Eintrag in der JMP-Wunschliste zu erstellen. Das JMP-Produktmanagement und die Entwickler nehmen die Eingaben von Benutzern sehr ernst...und in der Wish List gibt es eine Option für andere Community-Mitglieder, über die Idee abzustimmen...je mehr Stimmen Ihre Idee bekommt... desto wahrscheinlicher wird sie. es ist Weg in das Produkt.
Betreff: 一个另类的问题: 请问JMP是否会出品 图像识别的深度学习模块？Natürlich ist SAS zu Deep Learning und Bilderkennung fähig. Tatsächlich würde diese Aufgabe besser von Viya erledigt werden, da diese große rechen- und datenintensive Probleme bewältigt
Betreff: 一个另类的问题: 请问JMP是否会出品 图像识别的深度学习模块？Hallo @lala ,
Ich bin einverstanden mit @P_Bartell bei einer Wunschlisten-Anfrage.
Eine Frage für Sie ist, wie tief ist tief?JMP Pro bietet derzeit einen 2-Layer-Ansatz mit so vielen versteckten Knoten, wie Sie in jedem Layer hinzufügen möchten, und Sie haben 3 Aktivierungsfunktionen zur Auswahl für diese Layer und versteckten Knoten.
Darüber hinaus können Sie Boosting verwenden, das eine additive Sequenz von Modellen für die Residuen skaliert durch die Lernrate anpasst.Grundsätzlich können Sie diese Zahl so groß machen, wie Sie möchten, und JMP verwendet nur so viele Boosting-Schritte, wie es für die beste Anpassung benötigt.Denken Sie daran, je größer die Zahl, desto länger dauert es, bis das Modell passt.
Es gibt auch eine integrierte Kreuzvalidierung oder Sie können eine dreistufige Validierung verwenden, um eine Überanpassung der Daten zu vermeiden.
Hoffe das ist hilfreich.
Mit freundlichen Grüßen,
Rechnung
Antwort: Eine alternative Frage: Wird JMP ein Deep-Learning-Modul für die Bilderkennung produzieren?Vielen Dank an die Experten für ihre Antworten.
Es stimmt, dass Deep Learning zeitaufwändiger ist. Ich freue mich darauf.
