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
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь машин сурахад үнэхээр чухал талууд бөгөөд үүнийг ихэвчлэн гиперпараметр гэж нэрлэдэг. Энэ ойлголтыг ойлгохын тулд нэр томъёо бүрийг тус тусад нь авч үзье. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын жинг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм. Энэ нь тоглодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.
Гиперпараметр тааруулах ямар төрлүүд байдаг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь загварын гиперпараметрийн оновчтой утгыг олоход ордог тул машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй, харин загварыг сургахаасаа өмнө хэрэглэгч өөрөө тохируулдаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд ихээхэн боломжтой
Гиперпараметр тааруулах зарим жишээ юу вэ?
Гиперпараметрийг тааруулах нь машин сургалтын загварыг бий болгох, оновчтой болгох үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь загвар өөрөө сураагүй, харин сургалтын өмнө хэрэглэгчийн тохируулсан параметрүүдийг тохируулах явдал юм. Эдгээр параметрүүд нь загварын гүйцэтгэл, зан төлөвт ихээхэн нөлөөлж, оновчтой утгыг олоход нөлөөлдөг
Эхний өгөгдлийн багцыг сургалтын багц, баталгаажуулалтын багц (параметрүүдийг нарийн тааруулах), туршилтын багц (харагдаагүй өгөгдлийн гүйцэтгэлийг шалгах) гэсэн гурван үндсэн дэд бүлэгт хувааж болох нь зөв үү?
Машин сургалтын анхны өгөгдлийн багцыг сургалтын багц, баталгаажуулалтын багц, туршилтын багц гэсэн гурван үндсэн дэд бүлэгт хувааж болох нь үнэхээр зөв юм. Эдгээр дэд бүлгүүд нь машин сургалтын ажлын урсгалд тодорхой зорилготой бөгөөд загвар боловсруулах, үнэлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сургалтын багц нь хамгийн том дэд хэсэг юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
ML тааруулах параметр ба гиперпараметрүүд хоорондоо хэрхэн холбоотой вэ?
Тохируулгын параметрүүд ба гиперпараметрүүд нь машин сургалтын талбарт хамааралтай ойлголтууд юм. Тохируулгын параметрүүд нь тодорхой машин сургалтын алгоритмд зориулагдсан бөгөөд сургалтын явцад алгоритмын үйл ажиллагааг хянахад ашиглагддаг. Нөгөөтэйгүүр, гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс сургаагүй боловч өгөгдлөөс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Загварын сургалтын явцад өмнө нь ашиглаж байсан өгөгдлийн эсрэг ML загварыг турших нь машин сургалтын зөв үнэлгээний үе шат мөн үү?
Машины сургалтын үнэлгээний үе шат нь гүйцэтгэл, үр нөлөөг үнэлэхийн тулд загварыг өгөгдөлтэй харьцуулан туршиж үзэх чухал алхам юм. Загварыг үнэлэхдээ сургалтын үе шатанд загварт хараагүй өгөгдлийг ашиглахыг зөвлөж байна. Энэ нь бодитой, найдвартай үнэлгээний үр дүнг баталгаажуулахад тусалдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Өгөгдлийн баримт бичгийг харьцуулах загварыг сургахад ямар ML алгоритм тохиромжтой вэ?
Өгөгдлийн баримт бичгийг харьцуулах загварыг сургахад тохиромжтой нэг алгоритм бол косинусын ижил төстэй байдлын алгоритм юм. Косинусын ижил төстэй байдал нь дотоод бүтээгдэхүүний орон зайн тэгээс ялгаатай хоёр вектор хоорондын ижил төстэй байдлын хэмжүүр бөгөөд тэдгээрийн хоорондох өнцгийн косинусыг хэмждэг. Баримт бичгийн харьцуулалтын хүрээнд үүнийг тодорхойлоход ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Хэл шинжлэлийн томоохон загварууд юу вэ?
Хэл шинжлэлийн томоохон загварууд нь Хиймэл оюун ухаан (AI) салбарт томоохон бүтээн байгуулалт болж, төрөл бүрийн хэрэглээ, тухайлбал байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) болон машин орчуулгад нэр хүндтэй болсон. Эдгээр загварууд нь асар их хэмжээний сургалтын өгөгдөл болон машин сургалтын дэвшилтэт техникийг ашиглан хүнтэй төстэй текстийг ойлгох, үүсгэх зорилготой юм. Энэ хариуд бид
- 1
- 2