Керасын загварыг эмхэтгэхдээ ямар гурван бүрэлдэхүүн хэсгийг тодруулах шаардлагатай вэ?
Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр Keras загварыг эмхэтгэхдээ гурван чухал бүрэлдэхүүн хэсгийг зааж өгөх шаардлагатай. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь сургалт, үнэлгээний загварыг тохируулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ойлгож, зөв зааж өгснөөр Keras-ийн хүчийг үр дүнтэй ашиглаж, машин сурахад ахиж чадна.
Жишээн дээрх Keras загварын давхаргуудад ашигласан идэвхжүүлэх функцууд юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт Keras загварын өгөгдсөн жишээнд давхаргад хэд хэдэн идэвхжүүлэх функцийг ашигласан болно. Идэвхжүүлэх функцүүд нь шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, сүлжээг нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурч, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Keras-д идэвхжүүлэх функцийг тус бүрээр нь зааж өгч болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулахад ямар үе шатууд багтдаг вэ?
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь өгөгдлийг зөв форматлаж, машин сургалтын ажилд оновчтой болгох хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл ачаалах, мэдээлэл хайх, өгөгдлийг цэвэрлэх, өгөгдлийг хувиргах, өгөгдөл хуваах зэрэг орно. Алхам бүр нь өгөгдлийн багцын чанар, үр ашгийг дээшлүүлэхэд хувь нэмэр оруулж, үнэн зөв загварт сургалт явуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм
Керас ашиглах хоёр арга юу вэ?
Керас бол мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургахад хэрэглэхэд хялбар интерфейсээр хангадаг өндөр түвшний гүнзгий сургалтын систем юм. Энэ нь хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг бөгөөд энгийн, уян хатан байдгаараа алдартай болсон. Энэ хариултанд бид Keras ашиглах хоёр үндсэн аргыг авч үзэх болно: Sequential API болон
Керасыг дизайн, функциональ байдлаар нь хэрхэн тодорхойлсон бэ?
Keras бол Python хэл дээр бичигдсэн өндөр түвшний мэдрэлийн сүлжээний API юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд ээлтэй, модульчлагдсан, өргөтгөх боломжтой байхаар бүтээгдсэн бөгөөд хэрэглэгчдэд гүн гүнзгий суралцах загваруудыг хурдан, хялбар бүтээх, турших боломжийг олгодог. Керас нь гүнзгий суралцах загваруудыг бүтээх, сургах, ашиглахад хялбар, ойлгомжтой интерфэйсийг санал болгодог бөгөөд энэ нь үүнийг хүмүүсийн дунд түгээмэл сонголт болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм