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
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
Зохицуулалт гэж юу вэ?
Машины сургалтын хүрээнд зохицуулалт хийх нь загваруудын ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахад, ялангуяа өндөр хэмжээст өгөгдөл эсвэл хэт тохируулгад өртөмтгий төвөгтэй загваруудтай ажиллахад ашигладаг чухал арга юм. Загвар өмсөгч нь сургалтын өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг төдийгүй дуу чимээг сурч мэдсэнээр хэт тохируулга үүсдэг бөгөөд үүний үр дүнд муу
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
Машины сургалт нь өгөгдлөөс суралцах чадвартай системийг бий болгох, тэдгээр өгөгдөл дээр үндэслэн шийдвэр гаргах эсвэл таамаглал гаргахад чиглэсэн хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм. Алгоритмыг сонгох нь загвар нь өгөгдлөөс хэрхэн суралцах, үл үзэгдэх орчинд хэр үр дүнтэй ажиллахыг тодорхойлдог тул машин сурахад чухал ач холбогдолтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
Мэдээлэл цэвэрлэх үйл явц нь хэвийх зүйлгүй байх нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт платформуудыг ашиглахад чухал асуудал юм. Өгөгдөл цэвэрлэх явцад хазайлт нь загваруудыг хазайлгахад хүргэдэг бөгөөд энэ нь буруу эсвэл шударга бус таамаглал үүсгэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд олон талт арга барил шаардлагатай
Машин сургалтын загварыг сургах дараагийн алхмуудад тусдаа өгөгдлийг ашиглах ёстой юу?
Машины сургалтын загваруудыг сургах үйл явц нь ихэвчлэн хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг бөгөөд тус бүр нь загварын үр дүнтэй, үнэн зөв байдлыг хангахын тулд тодорхой өгөгдөл шаарддаг. Машин сургалтын долоон үе шатыг дурьдсанчлан мэдээлэл цуглуулах, мэдээлэл бэлтгэх, загвар сонгох, загварыг сургах, загварыг үнэлэх, параметр тохируулах, таамаглал гаргах зэрэг орно. Эдгээр алхам бүр нь өөр өөр байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Үнэлгээ эсвэл таамагласан дээж 90% байхад шинжилгээний дээж 10% байвал юу болох вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт тогтолцоог ашиглах үед өгөгдлийн багцыг сургалт, баталгаажуулалт, туршилтын дэд бүлэгт хуваах нь үндсэн алхам юм. Энэ хэлтэс нь бат бөх, ерөнхийд нь урьдчилан таамаглах загваруудыг боловсруулахад чухал ач холбогдолтой юм. Туршилтын дээж нь мэдээллийн 90% -ийг бүрдүүлдэг тодорхой тохиолдол
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Үнэлгээний хэмжүүр гэж юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) ба машин сургалтын (ML) салбар дахь үнэлгээний хэмжүүр нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг тоон хэмжүүр юм. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүд нь загварчлалын үр нөлөө, үр ашиг, үнэн зөвийг урьдчилан таамаглах, ангилахдаа стандартчилагдсан аргыг санал болгодог тул чухал ач холбогдолтой юм.
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