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
Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд харилцан ярианы туслалцаа үзүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Диалогийн тусламж гэдэг нь хэрэглэгчидтэй харилцан яриа өрнүүлэх, тэдний асуусан асуултуудыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгөх системийг бий болгох явдал юм. Энэхүү технологи нь чатбот, виртуал туслах, харилцагчийн үйлчилгээний програмууд болон бусад зүйлд өргөн хэрэглэгддэг. Google Cloud Machine-ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
TensorFlow Playground нь Google-ээс хөгжүүлсэн интерактив вэбд суурилсан хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний үндсийг судлах, ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид өөр өөр мэдрэлийн сүлжээний архитектур, идэвхжүүлэх функцууд болон өгөгдлийн багцуудыг туршиж үзэх боломжтой визуал интерфейсээр хангадаг бөгөөд тэдгээрийн загвар гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг ажиглах боломжтой. TensorFlow тоглоомын талбай бол үнэ цэнэтэй нөөц юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
TensorFlow-д маш сонирхолтой гүйцэтгэл нь машин сургалтын загваруудыг илүү ойлгомжтой, интерактив хөгжүүлэх боломжийг олгодог горим юм. Энэ нь ялангуяа загвар боловсруулах, дибаг хийх үе шатанд ашигтай байдаг. TensorFlow-д хүсэл тэмүүлэлтэй гүйцэтгэл нь график дээр суурилсан уламжлалт гүйцэтгэлээс ялгаатай нь тодорхой утгыг буцаах үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх арга юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, TensorFlow Eager горим
Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
Том өгөгдөл бүхий машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарын чухал тал юм. Google нь компьютерийг хадгалах сангаас салгах боломжийг олгодог тусгай шийдлүүдийг санал болгож, сургалтын үр дүнтэй үйл явцыг идэвхжүүлдэг. Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery, нээлттэй өгөгдлийн багц зэрэг эдгээр шийдлүүд нь ахиц дэвшил гаргах цогц тогтолцоог бүрдүүлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь Google Cloud Platform (GCP)-аас машин сургалтын загваруудыг түгээх, зэрэгцээ байдлаар сургах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Гэсэн хэдий ч, энэ нь нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулахыг санал болгодоггүй, мөн загварыг сургаж дууссаны дараа нөөцийг унтраадаггүй. Энэ хариултанд бид хариулах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
Том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарт түгээмэл байдаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь сургалтын явцад бэрхшээл, бэрхшээл учруулж болзошгүйг анхаарах нь чухал юм. Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр сургах боломжийн талаар ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Хувилбар үүсгэхийн тулд CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ашиглахдаа экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай. Энэ шаардлага нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас чухал бөгөөд үүнийг энэ хариултанд дэлгэрэнгүй тайлбарлах болно. Эхлээд "экспортолсон загвар" гэж юу болохыг ойлгоцгооё. CMLE-ийн хүрээнд экспортлогдсон загвар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
Нээрээ ч чадна. Google Cloud Machine Learning-д Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нэртэй функц байдаг. CMLE нь үүлэн дээр машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах хүчирхэг, өргөтгөх боломжтой платформоор хангадаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд Cloud сангаас өгөгдлийг уншиж, дүгнэлт гаргахын тулд бэлтгэгдсэн загварыг ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь ирэхэд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц