Мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас сэдэвлэсэн тооцооллын загвар юм. Энэ нь хиймэл оюун ухааны үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг, ялангуяа машин сургалтын салбарт. Мэдрэлийн сүлжээ нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг боловсруулах, тайлбарлах зорилготой бөгөөд тэдэнд таамаглал гаргах, хэв маягийг таних, шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл
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 өгөгдлийн 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
ML загваруудыг хайбрид тохиргоонд ажиллуулж, одоо байгаа загварууд нь орон нутагт ажиллаж, үр дүнг үүлэн рүү илгээвэл ямар вэ?
Одоо байгаа загваруудыг дотооддоо ажиллуулж, үр дүнг нь клоуд руу илгээдэг машин сургалтын (ML) загваруудыг эрлийз тохиргоонд ажиллуулах нь уян хатан байдал, өргөтгөх чадвар, зардлын үр ашгийн хувьд хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Энэ арга нь орон нутгийн болон үүлэнд суурилсан тооцооллын нөөцийн давуу талыг ашиглаж, байгууллагуудад одоо байгаа дэд бүтцээ ашиглах боломжийг олгодог.
Kaggle Kernels ямар төрлийн хэрэглэгчидтэй вэ?
Kaggle Kernels нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын янз бүрийн талыг сонирхож буй өргөн хүрээний хэрэглэгчдэд зориулсан онлайн платформ юм. Kaggle Kernels-ийн хэрэглэгчийн бааз нь олон талт бөгөөд энэ салбарт анхлан суралцагчид болон мэргэжилтнүүдийг багтаадаг. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид хуваалцах, судлах, бүтээх боломжтой хамтын орчин болж үйлчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Kaggle цөмийн танилцуулга
Түгээмэл сургалтын сул тал юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI)-ийн чиглэлээр хуваарилагдсан сургалт нь олон тооны тооцооллын нөөцийг ашиглан сургалтын үйл явцыг хурдасгах чадвартай тул сүүлийн жилүүдэд ихээхэн анхаарал хандуулж байна. Гэсэн хэдий ч хуваарилагдсан сургалттай холбоотой хэд хэдэн сул талууд байдаг гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь зүйтэй. Эдгээр сул талуудыг иж бүрэн байдлаар авч үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дунд тараасан сургалт
NLG-ийн сул тал юу вэ?
Natural Language Generation (NLG) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд салбар бөгөөд бүтэцлэгдсэн өгөгдөл дээр үндэслэн хүнтэй төстэй текст эсвэл яриа үүсгэхэд чиглэдэг. NLG нь ихээхэн анхаарал татаж, янз бүрийн салбарт амжилттай хэрэгжиж байгаа хэдий ч энэ технологитой холбоотой хэд хэдэн сул талууд байдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь чухал юм. Заримыг нь судалж үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Байгалийн хэлийг бий болгох
AI загварт том өгөгдлийг хэрхэн ачаалах вэ?
AI загварт том өгөгдлийг ачаалах нь машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь үнэн зөв, утга учиртай үр дүнг баталгаажуулахын тулд их хэмжээний өгөгдлийг үр дүнтэй, үр дүнтэй зохицуулахыг хамардаг. Бид Google-ийг ашиглан AI загварт том өгөгдлийг ачаалах янз бүрийн алхам, арга техникийг судлах болно
Загвар өмсөгчид үйлчлэх нь юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны (AI) хүрээнд загварт үйлчлэх гэдэг нь үйлдвэрлэлийн орчинд урьдчилан таамаглах эсвэл бусад ажлыг гүйцэтгэхэд бэлтгэгдсэн загварыг бэлэн болгох үйл явцыг хэлнэ. Энэ нь оролтын өгөгдлийг хүлээн авч, боловсруулж, хүссэн гаралтыг бий болгох боломжтой сервер эсвэл үүлэн дэд бүтцэд загварыг байрлуулах явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл