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
Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
Нэг халуун кодчилол нь категори хувьсагчдыг хоёртын вектор хэлбэрээр илэрхийлэхийн тулд машин сурах, өгөгдөл боловсруулахад ашигладаг арга юм. Энэ нь энгийн, энгийн тооцоологч гэх мэт категорийн өгөгдөлтэй шууд харьцах боломжгүй алгоритмуудтай ажиллахад ялангуяа ашигтай байдаг. Энэ хариултанд бид нэг халуун кодчилол, түүний зорилго, тухай ойлголтыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
TensorFlow хэрхэн суулгах вэ?
TensorFlow бол машин сургалтын түгээмэл нээлттэй эхийн номын сан юм. Үүнийг суулгахын тулд та эхлээд Python суулгах хэрэгтэй. Үлгэр жишээ Python болон TensorFlow заавар нь энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчдод хийсвэр лавлагаа болдог гэдгийг анхаарна уу. TensorFlow 2.x хувилбарыг ашиглах талаарх дэлгэрэнгүй зааврыг дараагийн материалуудад дагах болно. Хэрэв та хүсвэл
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
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
w ба b параметрүүдийг шинэчлэх үйл явцыг машин сургалтын сургалтын алхам гэж нэрлэх нь зөв үү?
Машин сургалтын хүрээнд сургалтын алхам гэдэг нь сургалтын үе шатанд загварын параметрүүдийг, тухайлбал жин (w) ба хазайлтыг (b) шинэчлэх үйл явцыг хэлнэ. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь таамаглал гаргахдаа загварын зан төлөв, үр нөлөөг тодорхойлдог тул маш чухал юм. Тиймээс хэлэх нь үнэхээр зөв юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
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
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид