Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд илүү том өгөгдлийн багц нь хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд өргөн хүрээтэй мэдээллийн цуглуулгыг хэлнэ. Илүү том өгөгдлийн багцын ач холбогдол нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх чадварт оршдог. Өгөгдлийн багц том байх үед түүнд агуулагддаг
Яагаад TensorFlow 2.0-ээс сешнүүдийг устгасан бэ?
TensorFlow 2.0-д сеанс гэсэн ойлголтыг идэвхгүй гүйцэтгэхийн тулд хассан, учир нь хүсэл эрмэлзэлтэйгээр гүйцэтгэх нь үйлдлүүдийг шуурхай үнэлж, дибаг хийхэд хялбар болгож, үйл явцыг илүү ойлгомжтой, Pythonic болгодог. Энэ өөрчлөлт нь TensorFlow хэрхэн ажиллаж, хэрэглэгчидтэй харилцах харилцаанд томоохон өөрчлөлтийг харуулж байна. TensorFlow 1.x-д сешнүүдийг ашигладаг байсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх
Google Cloud Datalab-ийг одоо зогсоосон тул юуг солих вэ?
Өгөгдөл хайх, дүн шинжилгээ хийх, дүрслэн харуулах түгээмэл дэвтэр орчин болох Google Cloud Datalab нь үнэхээр зогссон. Гэсэн хэдий ч Google нь Datalab-д тулгуурлан машин сурах даалгавраа хийдэг хэрэглэгчдэд өөр шийдлийг гаргаж өгсөн. Google Cloud Datalab-ийг орлуулахыг санал болгож буй зүйл бол Google Cloud AI Platform Notebooks юм. Google Cloud AI платформ дэвтэр нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр
Google Cloud дахь машин сургалтын загварыг сургахын тулд эхлээд Google Storage (GCS) руу өгөгдлийн багц байршуулах шаардлагатай юу?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын чиглэлээр үүлэн доторх загваруудыг сургах үйл явц нь янз бүрийн үе шат, анхаарал хандуулдаг. Ийм нэг анхаарах зүйл бол сургалтанд ашигласан мэдээллийн багцыг хадгалах явдал юм. Машин сургалтын загварыг сургахаасаа өмнө Google Storage (GCS)-д өгөгдлийн багц байршуулах нь туйлын шаардлага биш боловч
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Cloud Datalab - үүлэн доторх дэвтэр
Орон нутгийн компьютерийн хэмжээнээс хэтэрсэн өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургахын тулд уян хатан үүлэн тооцооллын нөөцийг ашиглаж болох уу?
Google Cloud Platform нь танд машин сургалтын даалгаварт үүлэн тооцооллын хүчийг ашиглах боломжийг олгодог олон төрлийн хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. Ийм хэрэгслүүдийн нэг нь Google Cloud Machine Learning Engine бөгөөд машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах менежменттэй орчинг бүрдүүлдэг. Энэ үйлчилгээг ашигласнаар та сургалтын ажлаа хялбархан өргөжүүлж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм
Google Cloud Machine Learning дээр хэрхэн загвар бүтээх вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-д загвар бүтээхийн тулд та янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулсан бүтэцтэй ажлын урсгалыг дагах хэрэгтэй. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд өгөгдөл бэлтгэх, загвараа тодорхойлох, сургах зэрэг орно. Алхам бүрийг илүү нарийвчлан авч үзье. 1. Өгөгдлийг бэлтгэх: Загвар үүсгэхээсээ өмнө загвараа бэлтгэх нь маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм
Машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд үнэлгээний өгөгдөл ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Үнэлгээний өгөгдөл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь загвар хэр сайн ажиллаж байгаа талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, тухайн асуудлыг шийдвэрлэхэд түүний үр нөлөөг үнэлэхэд тусалдаг. Google Cloud Machine Learning болон Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүдийн хүрээнд үнэлгээний өгөгдөл нь үүрэг гүйцэтгэдэг
Загвар сонгох нь машин сургалтын төслүүдийн амжилтанд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Загвар сонгох нь машин сургалтын төслийн чухал хэсэг бөгөөд тэдний амжилтанд ихээхэн хувь нэмэр оруулдаг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон машин сургалтын Google хэрэгслүүдийн хүрээнд загвар сонгохын ач холбогдлыг ойлгох нь үнэн зөв, найдвартай үр дүнд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай. Загвар сонгох нь
Бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тааруулахын зорилго юу вэ?
Бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тааруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд хийх чухал алхам юм. Энэ нь урьдчилан бэлтгэсэн загварыг тодорхой даалгавар эсвэл өгөгдлийн багцад тохируулах зорилготой бөгөөд ингэснээр түүний гүйцэтгэлийг сайжруулж, бодит хэрэглээнд илүү тохиромжтой болгодог. Энэ процесс нь тохируулгатай холбоотой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм, Шалгалтын тойм
Мэдээлэл бэлтгэх нь машин сургалтын явцад цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэрхэн хэмнэх вэ?
Мэдээлэл бэлтгэх нь машин сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь сургалтын загварт ашигласан өгөгдлийг өндөр чанартай, хамааралтай, зөв форматтай байлгах замаар цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг ихээхэн хэмнэдэг. Энэ хариултанд бид өгөгдөл бэлтгэх нь өгөгдөлд үзүүлэх нөлөөллийг анхаарч, эдгээр үр өгөөжид хэрхэн хүрч болохыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм, Шалгалтын тойм