Загварын хувилбарыг хэрхэн бүтээх вэ?

Google Cloud Platform (GCP) дээр машин сургалтын загварын хувилбарыг бий болгох нь сервергүй урьдчилан таамаглах загваруудыг өргөн цар хүрээтэй нэвтрүүлэх чухал алхам юм. Энэ контекст дэх хувилбар нь урьдчилан таамаглахад ашиглаж болох загварын тодорхой жишээг хэлнэ. Энэ үйл явц нь янз бүрийн давталтуудыг удирдах, хадгалахад салшгүй хэсэг юм

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Масштаб дээр сервергүй таамаглал гэдэг нэр томъёо нь ямар утгатай вэ?

TensorBoard болон Google Cloud Machine Learning-ийн контекст дэх "масштаб дээр сервергүй таамаглал" гэсэн нэр томъёо нь хэрэглэгчийн суурь дэд бүтцийг удирдах хэрэгцээг арилгах үүднээс машин сургалтын загваруудыг ашиглахыг хэлнэ. Энэ арга нь янз бүрийн түвшний эрэлтийг зохицуулахын тулд автоматаар масштабтай үүлэн үйлчилгээг хөшүүрэг болгодог

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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,

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Сургалтын алгоритмын өргөтгөх чадвар юу вэ?

Сургалтын алгоритмыг өргөжүүлэх чадвар нь хиймэл оюун ухааны салбарт чухал ач холбогдолтой зүйл юм. 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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

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

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , ,