TensorBoard гэж юу вэ?
TensorBoard нь Google-ийн нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан болох TensorFlow-тай ихэвчлэн холбоотой байдаг машин сургалтын талбарт хүчирхэг дүрслэх хэрэгсэл юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын загваруудыг ойлгох, дибаг хийх, гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход туслах зорилготой юм. TensorBoard нь хэрэглэгчид өөрсдийнхөө янз бүрийн талыг дүрслэн харуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
TensorFlow гэж юу вэ?
TensorFlow нь Google-ээс боловсруулсан, хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгох зорилготой юм. TensorFlow нь уян хатан, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар гэдгээрээ алдартай бөгөөд энэ нь аль алинд нь түгээмэл сонголт болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Ангилагч гэж юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд ангилагч нь тухайн оролтын өгөгдлийн цэгийн ангилал эсвэл ангиллыг урьдчилан таамаглахад сургагдсан загвар юм. Энэ нь алгоритм нь хаяглагдсан сургалтын өгөгдлөөс суралцаж, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр таамаглал дэвшүүлдэг хяналттай сургалтын үндсэн ойлголт юм. Ангилагчийг янз бүрийн хэрэглээнд өргөн ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Сервергүй урьдчилан таамаглахын тулд Google Cloud дээр хиймэл оюун ухааны загваруудыг хэрхэн хийж эхлэх вэ?
Google Cloud Machine Learning ашиглан сервергүй урьдчилан таамаглах зорилгоор хиймэл оюун ухааны (AI) загвар бүтээх аялалд гарахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаасан бүтэцтэй арга барилыг дагаж мөрдөх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь машин сургалтын үндсийг ойлгох, Google Cloud-ийн AI үйлчилгээтэй танилцах, хөгжүүлэх орчинг бүрдүүлэх, бэлтгэх,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Google Colaboratory-д TensorFlow мэдээллийн багцыг хэрхэн ачаалах вэ?
Google Colaboratory-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг ачаалахын тулд та доор дурдсан алхмуудыг дагана уу. TensorFlow Datasets нь TensorFlow-тэй ашиглахад бэлэн өгөгдлийн багц юм. Энэ нь маш олон төрлийн өгөгдлийн багцаар хангадаг бөгөөд энэ нь машин сурахад тохиромжтой. Colab гэгддэг Google Colaboratory нь Google-ээс олгодог үнэгүй үүлэн үйлчилгээ юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning ашиглах тохиолдол мөн үү?
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning (ML)-ийн гол хэрэглээ юм. Machine Learning алгоритмууд нь тодорхой програмчлагдсангүйгээр урьдчилан таамаглах эсвэл шийдвэр гаргахын тулд өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцаа холбоог тодорхойлох зорилготой юм. Хайлтын дэвшилтэт чадамжийн хүрээнд Machine Learning нь илүү хамааралтай, үнэн зөвөөр хангах замаар хайлтын туршлагыг ихээхэн сайжруулж чадна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь машин сурахад үнэхээр чухал талууд бөгөөд үүнийг ихэвчлэн гиперпараметр гэж нэрлэдэг. Энэ ойлголтыг ойлгохын тулд нэр томъёо бүрийг тус тусад нь авч үзье. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын жинг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм. Энэ нь тоглодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
TensorBoard-г онлайнаар ашиглаж болох уу?
Тийм ээ, TensorBoard-ийг онлайнаар машин сургалтын загваруудыг дүрслэн харуулах боломжтой. TensorBoard нь Google-ийн хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн машин сургалтын алдартай систем болох TensorFlow-тэй хамт ирдэг хүчирхэг дүрслэл хэрэгсэл юм. Энэ нь танд загвар график, сургалтын хэмжүүр, суулгац зэрэг машин сургалтын загварынхаа янз бүрийн талыг хянах, дүрслэх боломжийг олгодог. Эдгээрийг дүрслэн харуулах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Жишээнд ашигласан Iris мэдээллийн багцыг хаанаас олох вэ?
Жишээнд ашигласан Iris мэдээллийн багцыг олохын тулд UCI Machine Learning Repository-ээр дамжуулан хандах боломжтой. Iris өгөгдлийн багц нь машин сургалтын төрөл бүрийн алгоритмуудыг үзүүлэх энгийн бөгөөд үр дүнтэй байдгаараа ангиллын даалгавар, ялангуяа боловсролын нөхцөлд машин сургалтын салбарт түгээмэл хэрэглэгддэг өгөгдлийн багц юм. UCI машин
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.