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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

BigQuery-ийн олон нийтийн мэдээллийн багцыг Data Lab, Facets, TensorFlow зэрэг хэрэгслүүдтэй хослуулснаар хэрэглэгчид хэрхэн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх ур чадвараа сайжруулах вэ?

BigQuery-ийн нийтийн мэдээллийн багцыг Data Lab, Facets, TensorFlow зэрэг хэрэгслүүдтэй хослуулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт хэрэглэгчдийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх чадварыг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно. Эдгээр хэрэгслүүд нь том өгөгдлийн багцтай ажиллах, өгөгдлийг судлах, машин сургалтын загвар бүтээх цогц бөгөөд хүчирхэг экосистемийг хангадаг. Энэ хариултанд бид хэрэглэгчид хэрхэн хөшүүрэг болох талаар ярилцах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Нээлттэй зургийн мэдээллийн багц гэж юу вэ, энэ нь ямар асуултуудад хариулж чадах вэ?

Нээлттэй зургийн мэдээллийн багц нь Google-ээс олон нийтэд нээлттэй болгосон тайлбартай зургийн том хэмжээний цуглуулга юм. Энэ нь компьютерийн харааны чиглэлээр ажилладаг судлаачид, хөгжүүлэгчид, машин сургалтын мэргэжилтнүүдэд үнэ цэнэтэй эх сурвалж болдог. Өгөгдлийн багц нь тус бүрийг тайлбарласан шошготой олон сая дүрсийг агуулдаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,