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.
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
Машины сургалтын том өгөгдлийн багцтай ажиллахад яагаад өгөгдлийг үүлэн дотор байрлуулах нь хамгийн сайн арга гэж тооцогддог вэ?
Машины сургалтын том өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа өгөгдлийг үүлэнд байрлуулах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас хамгийн сайн арга гэж тооцогддог. Энэ арга нь өргөтгөх, хүртээмжтэй байх, өртөг хэмнэлттэй байх, хамтран ажиллах зэрэг олон давуу талыг санал болгодог. Энэ хариултанд бид эдгээр давуу талуудыг нарийвчлан судалж, үүлэн хадгалалт яагаад байдаг талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгөх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл, Шалгалтын тойм
Том өгөгдлийн багцыг шилжүүлэхэд Google Transfer Appliance-г хэзээ санал болгодог вэ?
Google Transfer Appliance нь өгөгдлийн хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдал, аюулгүй байдалтай холбоотой асуудал тулгарсан үед хиймэл оюун ухаан (AI) болон үүлэн машин сургалтын хүрээнд том өгөгдлийн багцыг дамжуулахад ашиглахыг зөвлөж байна. Том өгөгдлийн багц нь хиймэл оюун ухаан болон машин сургалтын даалгаврын нийтлэг шаардлага бөгөөд тэдгээр нь илүү нарийвчлалтай, бат бөх ажиллах боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл, Шалгалтын тойм
Gsutil-ийн зорилго юу вэ, энэ нь ажлын байрыг илүү хурдан шилжүүлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд gsutil-ийн зорилго нь Google Cloud Storage-г удирдах, харилцах командын мөрийн хэрэгслээр хангах замаар илүү хурдан шилжүүлэх ажлыг хөнгөвчлөх явдал юм. gsutil нь хэрэглэгчдэд Google Cloud Storage-д файл, объектыг байршуулах, татах, хуулах, устгах зэрэг төрөл бүрийн үйлдлүүдийг хийх боломжийг олгодог. Энэ нь бас боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл, Шалгалтын тойм
- 1
- 2