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
Сургалтын алгоритмын өргөтгөх чадвар юу вэ?
Сургалтын алгоритмыг өргөжүүлэх чадвар нь хиймэл оюун ухааны салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр их хэмжээний өгөгдлийг үр ашигтай зохицуулах, гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх машин сургалтын системийн чадварыг хэлнэ. Энэ нь нарийн төвөгтэй загвар, асар их мэдээллийн багцтай ажиллахад онцгой чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Үл үзэгдэх өгөгдөл дээр үндэслэн сургалтын алгоритмыг хэрхэн бий болгох вэ?
Үл үзэгдэх өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын алгоритмыг бий болгох үйл явц нь хэд хэдэн алхам, анхаарал хандуулдаг. Энэ зорилгын алгоритмыг боловсруулахын тулд үл үзэгдэх өгөгдлийн мөн чанар, түүнийг машин сургалтын ажилд хэрхэн ашиглаж болохыг ойлгох шаардлагатай. Үндэслэн суралцах алгоритмыг бий болгох алгоритмын аргыг тайлбарлая
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Өгөгдөл дээр тулгуурлан суралцдаг, урьдчилан таамаглаж, шийдвэр гаргадаг алгоритмуудыг бий болгох нь юу гэсэн үг вэ?
Өгөгдөл дээр тулгуурлан суралцах, үр дүнг урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргах алгоритмыг бий болгох нь хиймэл оюун ухааны салбарт машин сургалтын гол цөм юм. Энэ үйл явц нь өгөгдлийг ашиглан загваруудыг сургах, тэдэнд хэв маягийг нэгтгэн дүгнэх, шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар үнэн зөв таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Google Cloud Machine-ийн хүрээнд
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглахад ямар алхамууд ордог вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээг ашиглах үйл явц нь хэрэглэгчдэд өргөн цар хүрээтэй таамаглал гаргахын тулд машин сургалтын загварыг ашиглах, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Google Cloud AI платформын нэг хэсэг болох энэхүү үйлчилгээ нь бэлтгэгдсэн загварууд дээр урьдчилан таамаглах сервергүй шийдлийг санал болгож, хэрэглэгчдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
Экспортын загварыг үйлдвэрлэлд үзүүлэх үндсэн сонголтууд юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон Сервергүй урьдчилан таамаглах чиглэлээр үйлдвэрлэлд экспортлогдсон загварт үйлчлэх тухай ярихад хэд хэдэн үндсэн сонголтууд байдаг. Эдгээр сонголтууд нь машин сургалтын загваруудыг нэвтрүүлэх, үйлчлэхэд өөр өөр хандлагуудыг өгдөг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн давуу тал, анхаарах зүйлтэй байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
"export_savedmodel" функц нь TensorFlow дээр юу хийдэг вэ?
TensorFlow дахь "export_savedmodel" функц нь бэлтгэгдсэн загваруудыг хялбархан байрлуулж, таамаглал гаргахад ашиглаж болох форматаар экспортлох чухал хэрэгсэл юм. Энэ функц нь хэрэглэгчдэд загвар архитектур болон сурсан параметрүүдийг багтаасан TensorFlow загвараа SavedModel хэмээх стандартчилсан форматаар хадгалах боломжийг олгодог. SavedModel формат нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал, Шалгалтын тойм
- 1
- 2