Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
Нэг халуун кодчилол нь гүнзгий сургалтын салбарт, ялангуяа машин сургалтын болон мэдрэлийн сүлжээний хүрээнд ихэвчлэн ашиглагддаг техник юм. Алдартай гүнзгий сургалтын номын сан болох TensorFlow-д нэг халуун кодчилол нь ангиллын өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмаар хялбар боловсруулж болох форматаар илэрхийлэх арга юм. онд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow Deep Learning Номын сан, TFСурах
Үүлэн бүрхүүлийг хэрхэн тохируулах вэ?
Google Cloud Platform (GCP) дээр Cloud Shell-ийг тохируулахын тулд та хэд хэдэн алхамыг дагах хэрэгтэй. Cloud Shell нь вэб дээр суурилсан интерактив бүрхүүлийн орчин бөгөөд урьдчилан суулгасан хэрэгсэл, номын сан бүхий виртуал машин (VM) руу нэвтрэх боломжийг олгодог. Энэ нь танд GCP нөөцөө удирдах, янз бүрийн ажлыг шаардлагагүйгээр гүйцэтгэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, Үүлэн бүрхүүл
Google Cloud Console болон Google Cloud Platform хоёрыг хэрхэн ялгах вэ?
Google Cloud Console болон Google Cloud Platform нь Google Cloud үйлчилгээний өргөн хүрээний экосистемийн хоёр өөр бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Эдгээр нь хоорондоо нягт холбоотой боловч Google Cloud орчныг үр дүнтэй удирдах, ашиглахын тулд тэдгээрийн хоорондын ялгааг ойлгох нь чухал юм. GCP консол гэгддэг Google Cloud Console нь
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Танилцуулга, GCP консолын аялал
Өгөгдлийг илэрхийлэх функцууд нь тоон форматтай байх ёстой бөгөөд онцлог багануудад зохион байгуулагдах ёстой юу?
Машин сургалтын салбарт, ялангуяа үүлэн дэх сургалтын загварт зориулсан том өгөгдлийн хүрээнд мэдээллийн дүрслэл нь сургалтын үйл явцыг амжилттай явуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн бие даасан хэмжигдэхүйц шинж чанар буюу шинж чанарууд нь онцлог шинж чанаруудын баганад зохион байгуулагддаг. Байж байхад
Машин сургалтын сургалтын түвшин хэд вэ?
Сурах хурд нь машин сургалтын хүрээнд загвар тохируулах чухал параметр юм. Энэ нь өмнөх сургалтын алхамаас олж авсан мэдээлэлд үндэслэн сургалтын алхамын давталт бүрийн алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Суралцах хурдыг тохируулснаар бид сургалтын өгөгдөл болон загвараас суралцах хурдыг хянах боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл
Сургалт ба үнэлгээний хооронд ихэвчлэн санал болгож буй өгөгдлийг хуваах нь 80% -аас 20% байна уу?
Машин сургалтын загварт сургалт ба үнэлгээний хоорондох ердийн хуваагдал нь тогтмол биш бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарч өөр өөр байж болно. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө өгөгдлийн нэлээд хэсгийг сургалтанд хуваарилахыг зөвлөж байна, ихэвчлэн ойролцоогоор 70-80%, үлдсэн хэсгийг үнэлгээнд зориулж нөөцөлж, ойролцоогоор 20-30% байх болно. Энэ хуваагдал нь үүнийг баталгаажуулдаг
Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
Том өгөгдөл бүхий машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарын чухал тал юм. Google нь компьютерийг хадгалах сангаас салгах боломжийг олгодог тусгай шийдлүүдийг санал болгож, сургалтын үр дүнтэй үйл явцыг идэвхжүүлдэг. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, нээлттэй өгөгдлийн багц зэрэг эдгээр шийдлүүд нь ахиц дэвшил гаргах цогц тогтолцоог бүрдүүлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь Google Cloud Platform (GCP)-аас машин сургалтын загваруудыг түгээх, зэрэгцээ байдлаар сургах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Гэсэн хэдий ч, энэ нь нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулахыг санал болгодоггүй, мөн загварыг сургаж дууссаны дараа нөөцийг унтраадаггүй. Энэ хариултанд бид хариулах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
Том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарт түгээмэл байдаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь сургалтын явцад бэрхшээл, бэрхшээл учруулж болзошгүйг анхаарах нь чухал юм. Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр сургах боломжийн талаар ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Хувилбар үүсгэхийн тулд CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ашиглахдаа экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай. Энэ шаардлага нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас чухал бөгөөд үүнийг энэ хариултанд дэлгэрэнгүй тайлбарлах болно. Эхлээд "экспортолсон загвар" гэж юу болохыг ойлгоцгооё. CMLE-ийн хүрээнд экспортлогдсон загвар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц