Машины сургалтын явцад гажуудлыг хэрхэн илрүүлэх, эдгээр хэвийхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Машин сургалтын загварт хэвийсэн байдлыг илрүүлэх нь шударга, ёс зүйтэй AI системийг хангах чухал тал юм. Өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, онцлогийг сонгох, загвар сургах, байршуулах зэрэг машин сургалтын дамжуулах хоолойн янз бүрийн үе шатуудаас хазайлт үүсч болно. Өргөтгөсөн байдлыг илрүүлэхэд статистик дүн шинжилгээ, домайн мэдлэг, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний хослол орно. Энэ хариуд бид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
TensorBoard-г онлайнаар ашиглаж болох уу?
Тийм ээ, TensorBoard-ийг онлайнаар машин сургалтын загваруудыг дүрслэн харуулах боломжтой. TensorBoard нь Google-ийн хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн машин сургалтын алдартай систем болох TensorFlow-тэй хамт ирдэг хүчирхэг дүрслэл хэрэгсэл юм. Энэ нь танд загвар график, сургалтын хэмжүүр, суулгац зэрэг машин сургалтын загварынхаа янз бүрийн талыг хянах, дүрслэх боломжийг олгодог. Эдгээрийг дүрслэн харуулах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Жишээнд ашигласан Iris мэдээллийн багцыг хаанаас олох вэ?
Жишээнд ашигласан Iris мэдээллийн багцыг олохын тулд UCI Machine Learning Repository-ээр дамжуулан хандах боломжтой. Iris өгөгдлийн багц нь машин сургалтын төрөл бүрийн алгоритмуудыг үзүүлэх энгийн бөгөөд үр дүнтэй байдгаараа ангиллын даалгавар, ялангуяа боловсролын нөхцөлд машин сургалтын салбарт түгээмэл хэрэглэгддэг өгөгдлийн багц юм. UCI машин
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Generative Pre-trained Transformer (GPT) загвар гэж юу вэ?
Generative Pre-trained Transformer (GPT) нь хүнтэй төстэй текстийг ойлгох, үүсгэхийн тулд хараа хяналтгүй суралцах аргыг ашигладаг хиймэл оюун ухааны нэг төрөл юм. GPT загварууд нь асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр урьдчилан бэлтгэгдсэн бөгөөд текст үүсгэх, орчуулах, нэгтгэн дүгнэх, асуултанд хариулах зэрэг тодорхой ажлуудад зориулж нарийн тааруулж болно. Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа дотор
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
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.
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