Бид Google Cloud Machine Learning дээр тооцоологч ашиглан хэрхэн таамаглал дэвшүүлэх вэ, хувцасны зургийг ангилахад ямар бэрхшээл тулгардаг вэ?
Google Cloud Machine Learning дээр машин сургалтын загвар бүтээх, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг өндөр түвшний API-ууд болох тооцоологч ашиглан таамаглал дэвшүүлж болно. Тооцоологч нь сургалт, үнэлгээ, таамаглал хийх интерфейсээр хангадаг бөгөөд энэ нь хүчирхэг, өргөтгөх боломжтой машин сургалтын шийдлүүдийг боловсруулахад хялбар болгодог. Google Cloud Machine дахь тооцоологч ашиглан таамаглал гаргах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Машинд суралцах нь загвар өмсөгчдийн хэрэглээний тохиолдол юм, Шалгалтын тойм
Загвартаа илүү нарийвчлалтай болгохын тулд бид ямар гиперпараметрүүдийг туршиж үзэх боломжтой вэ?
Манай машин сургалтын загварт илүү нарийвчлалтай хүрэхийн тулд бид туршиж болох хэд хэдэн гиперпараметрүүд байдаг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагддаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянаж, загварын гүйцэтгэлд чухал нөлөө үзүүлдэг. Нэг чухал гиперпараметрийг анхаарч үзэх хэрэгтэй
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар бид загварынхаа гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулах вэ?
Загвар дахь машин сургалтын хэрэглээний талбарт гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) ангилагч руу шилжих замаар загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг хийж болно. Гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, сегментчлэх гэх мэт компьютерийн харааны даалгаврууд зэрэг янз бүрийн салбарт маш их амжилтанд хүрсэн. By
Google Cloud Machine Learning дээр TensorFlow-ийн тооцоологч хүрээг ашиглан шугаман ангилагчийг хэрхэн бүтээх вэ?
Google Cloud Machine Learning-д TensorFlow-ийн Тооцогчийн хүрээг ашиглан шугаман ангилагчийг бүтээхийн тулд та өгөгдөл бэлтгэх, загвар тодорхойлох, сургалт, үнэлгээ, таамаглалыг багтаасан алхам алхмаар үйл явцыг дагаж болно. Энэхүү иж бүрэн тайлбар нь танд эдгээр алхам бүрийг удирдан чиглүүлж, бодит мэдлэгт суурилсан дидактик үнэ цэнийг өгөх болно. 1. Мэдээлэл бэлтгэх: Барилга барихаас өмнө a
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Машинд суралцах нь загвар өмсөгчдийн хэрэглээний тохиолдол юм, Шалгалтын тойм
Fashion-MNIST өгөгдлийн багц болон сонгодог MNIST мэдээллийн багцын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Fashion-MNIST өгөгдлийн багц ба сонгодог MNIST өгөгдлийн багц нь зураг ангилах даалгаврын хувьд машин сургалтын салбарт ашиглагддаг хоёр алдартай мэдээллийн багц юм. Хоёр өгөгдлийн багц нь саарал өнгийн зургуудаас бүрдэх бөгөөд машин сургалтын алгоритмуудыг харьцуулах, үнэлэхэд ихэвчлэн ашиглагддаг боловч тэдгээрийн хооронд хэд хэдэн гол ялгаа байдаг. Нэгдүгээрт, MNIST-ийн сонгодог өгөгдлийн багц нь зургуудыг агуулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Машинд суралцах нь загвар өмсөгчдийн хэрэглээний тохиолдол юм, Шалгалтын тойм