Хэрэв өгөгдлийн багц том бол үнэлгээ бага шаардагдах бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсгийг багасгаж болно гэсэн үг үү?
Машин сургалтын салбарт мэдээллийн багцын хэмжээ нь үнэлгээний үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн багцын хэмжээ болон үнэлгээний шаардлагуудын хоорондын хамаарал нь нарийн төвөгтэй бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?
Машин сургалтын талбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга бүрийн доторх давхаргууд болон зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
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
Tensorflow 1 ба Tensorflow 2 хувилбаруудын хооронд Iris мэдээллийн багцыг ачаалах, сургах гол ялгаа нь юу вэ?
Цахилдаг өгөгдлийн багцыг ачаалах, сургах зорилгоор өгөгдсөн анхны код нь TensorFlow 1-д зориулагдсан бөгөөд TensorFlow 2-той ажиллахгүй байж магадгүй. Энэхүү зөрүү нь TensorFlow-ийн шинэ хувилбарт оруулсан тодорхой өөрчлөлт, шинэчлэлтүүдээс үүдэлтэй бөгөөд үүнийг дараа нь дэлгэрэнгүй авч үзэх болно. TensorFlow-тай шууд холбоотой сэдвүүд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Python дээр Jupyter-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг хэрхэн ачаалж, тооцоологчдыг харуулахад ашиглах вэ?
TensorFlow өгөгдлийн багц (TFDS) нь TensorFlow-тэй ашиглахад бэлэн өгөгдлийн багцуудын цуглуулга бөгөөд машин сургалтын даалгавруудад зориулсан төрөл бүрийн өгөгдлийн багцад хандах, удирдахад тохиромжтой арга юм. Нөгөө талаас тооцоологч нь машин сургалтын загварыг бий болгох үйл явцыг хялбаршуулдаг өндөр түвшний TensorFlow API юм. Python ашиглан Jupyter-д TensorFlow өгөгдлийн багцыг ачаалж үзүүлээрэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
TensorFlow болон TensorBoard хоёрын ялгаа юу вэ?
TensorFlow болон TensorBoard нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа загвар боловсруулах, дүрслэн харуулахад өргөн хэрэглэгддэг хэрэгсэл юм. Тэдгээр нь хоорондоо холбоотой бөгөөд ихэвчлэн хамт хэрэглэгддэг боловч энэ хоёрын хооронд тодорхой ялгаа байдаг. TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь иж бүрэн хэрэгсэл болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Хэт загвар өмссөн гэдгийг яаж таних вэ?
Загвар хэт тохируулагдсан эсэхийг танихын тулд хэт тохируулга гэдэг ойлголт болон түүний машин сурахад үзүүлэх нөлөөг ойлгох хэрэгтэй. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхийлөн өгч чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Энэ үзэгдэл нь загварын таамаглах чадварт сөргөөр нөлөөлж, гүйцэтгэл муутай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
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