Python машин сурахад шаардлагатай юу?
Python нь энгийн, олон талт байдал, ML даалгавруудыг дэмждэг олон тооны сангууд болон фреймворкууд байдаг тул Machine Learning (ML) салбарт өргөн хэрэглэгддэг програмчлалын хэл юм. Хэдийгээр ML-д зориулсан Python-г ашиглах нь тийм ч шаардлага биш боловч энэ нь дэлхийн олон дадлагажигч, судлаачдын санал болгож, илүүд үздэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хагас удирдлагатай сургалтын зарим жишээ юу вэ?
Хагас хяналттай сургалт нь хяналттай сургалт (бүх өгөгдөл шошготой) болон хяналтгүй сургалтын (ямар ч өгөгдөл шошгогүй) хооронд хамаарах машин сургалтын парадигм юм. Хагас хяналттай сургалтанд алгоритм нь бага хэмжээний шошготой өгөгдөл болон шошгогүй их хэмжээний өгөгдлийн хослолоос суралцдаг. Энэ арга нь ялангуяа авах үед ашигтай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хяналттай, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг хүн яаж мэдэх вэ?
Хяналттай болон хяналтгүй сургалт нь өгөгдлийн шинж чанар, өгөгдлийн зорилтод тулгуурлан тодорхой зорилгод үйлчилдэг машин сургалтын хоёр үндсэн хэлбэр юм. Хяналттай сургалт, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг ойлгох нь машин сургалтын үр дүнтэй загвар зохион бүтээхэд маш чухал юм. Эдгээр хоёр аргын сонголтоос хамаарна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Загвар өмсөгчийг зохих ёсоор бэлтгэсэн эсэхийг яаж мэдэх вэ? Нарийвчлал нь гол үзүүлэлт мөн бөгөөд 90% -иас дээш байх ёстой юу?
Машин сургалтын загвар зөв бэлтгэгдсэн эсэхийг тодорхойлох нь загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг юм. Нарийвчлал нь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх чухал хэмжигдэхүүн (эсвэл бүр гол хэмжүүр) боловч энэ нь сайн бэлтгэгдсэн загварын цорын ганц үзүүлэлт биш юм. 90% -иас дээш нарийвчлалд хүрэх нь бүх нийтийнх биш юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машины сургалт гэж юу вэ?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд салбар бөгөөд компьютерийг тодорхой програмчлахгүйгээр урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг. Энэ нь машинуудад нарийн төвөгтэй өгөгдөлд автоматаар дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах, хэв маягийг тодорхойлох, үндэслэлтэй шийдвэр гаргах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Шошгологдсон өгөгдөл гэж юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны (AI) контекст, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн домайн дахь шошготой өгөгдөл нь тодорхой шошго эсвэл категориар тэмдэглэсэн эсвэл тэмдэглэсэн өгөгдлийн багцыг хэлнэ. Эдгээр шошго нь машин сургалтын алгоритмуудыг сургах үндсэн үнэн эсвэл лавлагаа болдог. Өгөгдлийн цэгүүдийг тэдгээрийнхтэй холбох замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Кинестетик суралцагчдад машин сургалтын талаар суралцах хамгийн сайн арга юу вэ?
Кинестетик суралцагчид нь бие бялдрын дасгал хөдөлгөөн, практик туршлагаар хамгийн сайн суралцдаг хувь хүмүүс юм. Машины сургалтын талаар суралцах тухайд кинестетик суралцагчдын хэрэгцээг хангах хэд хэдэн үр дүнтэй стратеги байдаг. Энэхүү хариултаар бид кинестетик суралцагчдад машин сургалтын тухай ойлголт, зарчмуудыг ойлгох шилдэг арга замыг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Дэмжих вектор гэж юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа дэмжих вектор машинуудын (SVMs) үндсэн ойлголт юм. SVM нь ангилал болон регрессийн даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг хяналттай сургалтын алгоритмуудын хүчирхэг анги юм. Дэмжлэгийн векторын тухай ойлголт нь SVM-үүд хэрхэн ажиллаж, байгаагийн үндэс суурь болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Аль алгоритм нь ямар өгөгдлийн загварт тохиромжтой вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт тодорхой өгөгдлийн загварт хамгийн тохиромжтой алгоритмыг сонгох нь үнэн зөв, үр дүнтэй үр дүнд хүрэхэд маш чухал юм. Янз бүрийн алгоритмууд нь тодорхой төрлийн өгөгдлийн хэв маягийг боловсруулахад зориулагдсан байдаг бөгөөд тэдгээрийн шинж чанарыг ойлгох нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг ихээхэн сайжруулдаг. Төрөл бүрийн алгоритмуудыг авч үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машины сургалт нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлж чадах уу?
Хиймэл оюун ухааны дэд салбар болох Machine Learning нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлох чадвартай. Энэ нь машинд өгөгдлөөс суралцах, мэдээлэлтэй таамаглал эсвэл үнэлгээ хийх боломжийг олгодог янз бүрийн техник, алгоритмуудын тусламжтайгаар хийгддэг. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд эдгээр арга техникийг ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ