Та ямар машин сургалтын алгоритмыг ашиглахаа хэрхэн шийдэж, түүнийг хэрхэн олох вэ?
Машин сургалтын төслийг эхлүүлэхдээ хамгийн чухал шийдвэрүүдийн нэг нь тохирох алгоритмыг сонгох явдал юм. Энэ сонголт нь таны загварын гүйцэтгэл, үр ашиг, тайлбарлах чадварт ихээхэн нөлөөлдөг. Google Cloud Machine Learning болон энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчдын хүрээнд энэхүү шийдвэр гаргах үйл явцыг хэд хэдэн үндсэн зүйлд тулгуурлан удирдаж болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Холбооны сургалт, захын тооцоолол, төхөөрөмж дээрх машин сургалтын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Federated Learning, Edge Computing болон on-Device Machine Learning нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа өгөгдлийн нууцлал, тооцооллын үр ашиг, бодит цагийн боловсруулалтын хүрээнд янз бүрийн сорилт, боломжуудыг шийдвэрлэх зорилгоор бий болсон гурван парадигм юм. Эдгээр парадигм бүр өөрийн гэсэн өвөрмөц шинж чанар, хэрэглээ, үр дагавартай бөгөөд үүнийг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Машин сургалтын төслийн тодорхой эхний даалгавар, үйл ажиллагаанууд юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа машин сургалтын төслийн эхний алхмуудыг хэлэлцэх үед хүн оролцож болох олон төрлийн үйл ажиллагааг ойлгох нь чухал юм. Эдгээр үйл ажиллагаа нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, сургах, нэвтрүүлэх үндсэн суурь болдог. , мөн тус бүр нь үйл явцын өвөрмөц зорилгод үйлчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Тодорхой машин сургалтын стратеги, загварыг хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ?
Машин сургалтын талбарт тодорхой стратеги хэрэгжүүлэх, ялангуяа Google Cloud Machine Learning орчинд гүн мэдрэлийн сүлжээ болон тооцоологчдыг ашиглах үед хэд хэдэн үндсэн дүрмүүд болон параметрүүдийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр удирдамж нь сонгосон загвар эсвэл стратегийн зохистой байдал, боломжит амжилтыг тодорхойлоход тусалдаг ба үүнийг баталгаажуулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Шугаман загвараас гүнзгий суралцахад шилжих цаг болсныг ямар үзүүлэлтүүд харуулж байна вэ?
Шугаман загвараас гүнзгий суралцах загвар руу хэзээ шилжихийг тодорхойлох нь машин сургалтын болон хиймэл оюун ухааны салбарт чухал шийдвэр юм. Энэхүү шийдвэр нь даалгаврын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдөл, тооцооллын нөөц, одоо байгаа загварын гүйцэтгэл зэрэг олон хүчин зүйлээс хамаардаг. Шугаман
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
TF түгээлт байхгүй тохиолдолд асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python-ийн аль хувилбар нь TensorFlow-ийг суулгахад илүү дээр вэ?
TensorFlow суулгах, ялангуяа энгийн, энгийн тооцоологч ашиглах Python-ийн оновчтой хувилбарыг авч үзэхдээ жигд ажиллагааг хангах, боломжгүй TensorFlow түгээлтүүдтэй холбоотой болзошгүй асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python хувилбарыг TensorFlow-ийн нийцтэй байдлын шаардлагад нийцүүлэх нь чухал юм. Python хувилбарыг сонгох нь олон хүмүүсийн адил TensorFlow-аас хойш чухал юм
Гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маягийг загварчлах боломжийг олгодог олон давхар зангилаа буюу нейроноор тодорхойлогддог хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) юм. Энэ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт, ялангуяа даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай нарийн загваруудыг боловсруулахад суурь ойлголт юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
XAI (тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан)-д ямар хэрэгслүүд байдаг вэ?
Тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан (XAI) нь орчин үеийн хиймэл оюун ухаан, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ болон машин сургалтын тооцоологчдын хүрээнд чухал тал юм. Эдгээр загварууд нь улам бүр төвөгтэй болж, чухал хэрэглээнд ашиглагдах тусам шийдвэр гаргах үйл явцыг ойлгох нь зайлшгүй шаардлагатай болдог. XAI хэрэгсэл, аргачлалууд нь загварууд хэрхэн таамаг дэвшүүлдэг талаар ойлголт өгөх зорилготой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Google Cloud Platform-д хэрхэн бүртгүүлж, дадлага хийх боломжтой вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрийн хүрээнд Google Cloud-д бүртгүүлэхийн тулд, ялангуяа сервергүй урьдчилан таамаглахад анхаарлаа төвлөрүүлэхийн тулд та платформд нэвтрэх, түүний нөөцийг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгох хэд хэдэн алхмуудыг хийх шаардлагатай болно. Google Cloud Platform (GCP) нь өргөн хүрээг санал болгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Туслах вектор машин гэж юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь машин сургалтын чиглэлээр ангилах, регрессийн даалгавар хийхэд ашигладаг хяналттай сургалтын загваруудын анги юм. Тэдгээр нь өндөр хэмжээст өгөгдөлтэй ажиллах чадвар, хэмжээсийн тоо нь дээжийн тооноос давсан хувилбарт үр нөлөөгөөрөө онцгойлон үнэлэгддэг. SVM нь үзэл баримтлалд тулгуурладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам