Зохицуулалт гэж юу вэ?
Машины сургалтын хүрээнд зохицуулалт хийх нь загваруудын ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахад, ялангуяа өндөр хэмжээст өгөгдөл эсвэл хэт тохируулгад өртөмтгий төвөгтэй загваруудтай ажиллахад ашигладаг чухал арга юм. Загвар өмсөгч нь сургалтын өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг төдийгүй дуу чимээг сурч мэдсэнээр хэт тохируулга үүсдэг бөгөөд үүний үр дүнд муу
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Хяналттай болон хяналтгүй сургалтын арга барилыг нэгэн зэрэг хэрэгжүүлдэг хиймэл оюун ухааны загвартай сургалтын төрөл байдаг уу?
Машин сургалтын талбар нь янз бүрийн төрлийн өгөгдөл, асуудалд тохирсон төрөл бүрийн арга зүй, парадигмуудыг хамардаг. Эдгээр парадигмуудын дотроос хяналттай болон хяналтгүй суралцах нь хамгийн үндсэн хоёр зүйл юм. Хяналттай сургалт нь оролтын өгөгдлийг зөв гаралттай хослуулсан шошготой өгөгдлийн багц дээр загварыг сургах явдал юм. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
Хяналтгүй машин сургалт нь машин сургалтын чухал дэд салбар бөгөөд хаяг шошгогүй өгөгдөл дээр алгоритмуудыг сургах явдал юм. Загвар нь оролт-гаралтын хосыг агуулсан өгөгдлийн багцаас суралцдаг хяналттай сургалтаас ялгаатай нь хяналтгүй сургалт нь хүссэн үр дүнгийн талаар тодорхой зааваргүй өгөгдөлтэй ажилладаг. Хяналтгүй сургалтын үндсэн зорилго нь далд нуугдмал зүйлийг олж тогтоох явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Cloud Machine Learning/AI платформ дээр Fashion-MNIST датасетийг хэрхэн ашиглах вэ?
Fashion-MNIST нь 60,000 жишээ бүхий сургалтын багц, 10,000 жишээний тестийн багцаас бүрдэх Заландогийн нийтлэлийн зургийн мэдээллийн багц юм. Жишээ болгон нь 28 ангийн шошготой холбоотой 28×10 саарал өнгийн зураг юм. Мэдээллийн багц нь машин сургалтын алгоритмуудыг харьцуулах зорилгоор MNIST-ийн анхны мэдээллийн багцыг шууд орлуулах үүрэг гүйцэтгэдэг.
Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
Машины сургалт нь өгөгдлөөс суралцах чадвартай системийг бий болгох, тэдгээр өгөгдөл дээр үндэслэн шийдвэр гаргах эсвэл таамаглал гаргахад чиглэсэн хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм. Алгоритмыг сонгох нь загвар нь өгөгдлөөс хэрхэн суралцах, үл үзэгдэх орчинд хэр үр дүнтэй ажиллахыг тодорхойлдог тул машин сурахад чухал ач холбогдолтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
Kaggle гэх мэт платформ дээр мэдээллийн шинжлэх ухааны төслүүдтэй ажиллахдаа цөмийн "салаа" гэсэн ойлголт нь одоо байгаа цөм дээр суурилсан дериватив ажлыг бий болгодог. Энэ процесс нь өгөгдлийн нууцлал, ялангуяа эх цөм нь хувийн шинж чанартай байх үед асуудал үүсгэж болзошгүй. Сэрээтэй цөмийг хэзээ нийтэд нээлттэй болгох боломжтой эсэх талаарх асуулгад хандахын тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kaggle-той хамтран мэдээллийн шинжлэх ухааны төсөл
NLG загварын логикийг арилжааны таамаглал гэх мэт NLG-ээс өөр зорилгоор ашиглаж болох уу?
Байгалийн хэлний үүслийн (NLG) загваруудыг арилжааны таамаглал гэх мэт уламжлалт хамрах хүрээнээс нь гадуурх зорилгоор судлах нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээний сонирхолтой огтлолцлыг харуулж байна. Бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг хүний унших боломжтой текст болгон хөрвүүлэхэд ашигладаг NLG загварууд нь онолын хувьд санхүүгийн таамаглал зэрэг бусад домайнуудад тохируулж болох нарийн төвөгтэй алгоритмуудыг ашигладаг. Энэ боломж нь үүнээс үүдэлтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Байгалийн хэлийг бий болгох
Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?
Машин сургалтын үе шатууд нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах, хадгалахад чиглэсэн бүтэцтэй хандлагыг илэрхийлдэг. Эдгээр үе шатууд нь машин сургалтын үйл явц нь системтэй, давтагдах, өргөжүүлэх боломжтой гэдгийг баталгаажуулдаг. Дараах хэсгүүдэд үе шат бүрийг иж бүрэн тоймлон гаргаж, гол үйл ажиллагаа, анхаарах зүйлсийг дэлгэрэнгүй харуулав. 1. Асуудлын тодорхойлолт, мэдээлэл цуглуулах Асуудлын тодорхойлолт
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
TensorBoard нь машин сургалтын хүрээнд загварыг дүрслэн харуулах хэрэгсэл болгон өргөнөөр санал болгодог. Google-ийн хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow-ийн хүрээнд түүний алдар нэр онцгой юм. TensorBoard нь сургалтын үйл явц, машин сургалтын гүйцэтгэлийн талаар ойлголт өгөх зорилготой вэб програмуудын иж бүрдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
Мэдээлэл цэвэрлэх үйл явц нь хэвийх зүйлгүй байх нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт платформуудыг ашиглахад чухал асуудал юм. Өгөгдөл цэвэрлэх явцад хазайлт нь загваруудыг хазайлгахад хүргэдэг бөгөөд энэ нь буруу эсвэл шударга бус таамаглал үүсгэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд олон талт арга барил шаардлагатай