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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , , ,

Гүнзгий суралцах нь гүнзгий мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж ойлгож болох уу?

Гүнзгий суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж үнэхээр тайлбарлаж болно. Гүн суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг олон давхарга бүхий хиймэл мэдрэлийн сүлжээг сургахад чиглэдэг машин сургалтын дэд салбар юм. Эдгээр сүлжээнүүд нь өгөгдлийн шаталсан дүрслэлийг сурч, тэдгээрийг идэвхжүүлэхэд зориулагдсан

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , ,

Google-ийн TensorFlow хүрээ нь машин сургалтын загвар (жишээ нь кодчилолыг тохиргоогоор солих гэх мэт) боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжтой юу?

Google TensorFlow хүрээ нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загвар боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжийг олгож, кодчиллыг тохиргоогоор солих боломжийг олгодог. Энэ функц нь машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг тул бүтээмж, ашиглахад хялбар байдлын хувьд ихээхэн давуу талыг бий болгодог. Нэг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , ,

Хэрэв өгөгдлийн багц том бол үнэлгээ бага шаардагдах бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсгийг багасгаж болно гэсэн үг үү?

Машин сургалтын салбарт өгөгдлийн багцын хэмжээ нь үнэлгээний үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн багцын хэмжээ болон үнэлгээний шаардлагуудын хоорондын хамаарал нь нарийн төвөгтэй бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсэг нь

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?

Машины сургалтын салбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга тус бүрийн давхарга, зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Хэт загвар өмссөн гэдгийг яаж таних вэ?

Загвар хэт тохируулагдсан эсэхийг танихын тулд хэт тохируулга гэдэг ойлголт болон түүний машин сурахад үзүүлэх нөлөөг ойлгох хэрэгтэй. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхийлөн өгч чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Энэ үзэгдэл нь загварын таамаглах чадварт сөргөөр нөлөөлж, гүйцэтгэл муутай байдаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?

Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарын үндсэн ойлголт юм. Эдгээр нь хүний ​​тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас өдөөгдсөн, нарийн төвөгтэй өгөгдлөөс суралцах, таамаглал гаргах чадвартай хүчирхэг загварууд юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хоорондоо холбогдсон хиймэл нейронуудаас бүрдэх тооцооллын загвар юм.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Гүн мэдрэлийн сүлжээг яагаад гүн гэж нэрлэдэг вэ?

Гүн мэдрэлийн сүлжээг зангилааны тоо гэхээсээ илүү олон давхаргатай учир "гүн" гэж нэрлэдэг. "Гүн" гэсэн нэр томъёо нь сүлжээний гүнийг хэлдэг бөгөөд энэ нь түүний давхаргын тоогоор тодорхойлогддог. Давхарга бүр нь оролт дээр тооцооллыг гүйцэтгэдэг мэдрэлийн эс гэж нэрлэгддэг олон тооны зангилаанаас бүрддэг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,