Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
Машин сургалтын загвар дахь эрин үеийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь тухайн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн нөлөөлдөг чухал тал юм. Эрин үе гэдэг нь сургалтын бүх мэдээллийн багцыг нэг удаа бүрэн дамжуулж байгааг хэлнэ. Эрин үеийн тоо нь таамаглалын үнэн зөв байдалд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь мэдрэлийн эсийн тоог нэмэгдүүлэх нь цээжлэх эрсдэлийг нэмэгдүүлж, хэт ачаалал өгөхөд хүргэдэг үү?
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь нейронуудын тоог нэмэгдүүлэх нь цээжлэх өндөр эрсдэлийг бий болгож, хэт ачаалал өгөхөд хүргэдэг. Загвар нь сургалтын өгөгдлийн нарийн ширийн зүйл болон дуу чимээг олж мэдсэн тохиолдолд үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх загварын гүйцэтгэлд сөргөөр нөлөөлнө. Энэ бол нийтлэг асуудал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг
Сургуулийн завсарлага гэж юу вэ, энэ нь машин сургалтын загварт хэт их хичээллэхтэй тэмцэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
Dropout гэдэг нь машин сургалтын загварт, ялангуяа гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээнд хэт ачаалалтай тэмцэхэд ашигладаг тогтмолжуулах арга юм. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр сайн ажилладаг боловч үл үзэгдэх өгөгдлийг нэгтгэж чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Dropout нь сүлжээн дэх нейронуудын цогц дасан зохицохоос сэргийлж, илүү ихийг мэдэхийг албадах замаар энэ асуудлыг шийддэг.
Тогтворжуулах нь машин сургалтын загварт хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн туслах вэ?
Тогтмол байдал нь загварт хэт тохирох асуудлыг үр дүнтэй шийдвэрлэх боломжтой машин сургалтын хүчирхэг арга юм. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлийг хэт сайн сурч, хэт мэргэшсэн, үл үзэгдэх өгөгдлийг сайн нэгтгэж чаддаггүй тохиолдолд хэт тохирох байдал үүсдэг. Зохицуулалт нь торгуулийн хугацааг нэмж энэ асуудлыг багасгахад тусалдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын хооронд ямар ялгаа байсан бэ?
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын ялгаа нь загвар бүрт ашиглагдаж буй давхаргын тоо, нэгж, параметрийн өөрчлөлттэй холбоотой байж болно. Ерөнхийдөө мэдрэлийн сүлжээний загварын архитектур нь түүний давхаргуудын зохион байгуулалт, зохион байгуулалтыг илэрхийлдэг бол гүйцэтгэл нь хэрхэн ажиллахыг илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Загварын гүйцэтгэлийн хувьд дутуу тохируулга нь хэт тохирохоос юугаараа ялгаатай вэ?
Машин сургалтын загварт дутуу тохирох ба хэт тохируулах нь тэдний гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг хоёр нийтлэг асуудал юм. Загварын гүйцэтгэлийн хувьд загвар нь өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг олж авахад хэтэрхий энгийн байх үед дутуу тохирох байдал үүсдэг бөгөөд энэ нь таамаглах нарийвчлал муутай байдаг. Нөгөөтэйгүүр, загвар нь хэтэрхий төвөгтэй болсон үед хэт тохируулга үүсдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Машины сургалтанд хэт тохирох зүйл гэж юу вэ, яагаад ийм зүйл тохиолддог вэ?
Хэт тохируулга хийх нь машин сургалтын нийтлэг асуудал бөгөөд загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр маш сайн ажилладаг боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг нэгтгэж чаддаггүй. Энэ нь загвар нь хэтэрхий төвөгтэй болж, үндсэн хэв маяг, харилцаа холбоог судлахын оронд сургалтын өгөгдөл дэх чимээ шуугиан, хэтийн утгыг цээжилж эхлэх үед тохиолддог. онд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Олон халуун кодлогдсон массив дахь ID гэдэг үг ямар ач холбогдолтой вэ, энэ нь тоймд үг байгаа эсэхтэй ямар холбоотой вэ?
Олон халуун кодлогдсон массив дахь ID гэсэн үг нь тоймд үг байгаа эсэх, байхгүй эсэхийг илэрхийлэхэд чухал ач холбогдолтой. Мэдрэмжийн дүн шинжилгээ эсвэл текстийн ангилал зэрэг байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгаврын хүрээнд олон халуун кодлогдсон массив нь текстэн өгөгдлийг илэрхийлэхэд түгээмэл хэрэглэгддэг техник юм. Энэхүү кодчилолын схемд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Киноны тоймыг олон төрлийн кодлогдсон массив болгон хувиргах зорилго нь юу вэ?
Киноны тоймыг олон талт кодлогдсон массив болгон хувиргах нь Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа машин сургалтын загварт хэт тохирох, дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ техник нь киноны текстэн тоймыг машин сургалтын алгоритмууд, ялангуяа ашиглан хэрэгжүүлсэн тоон дүрслэл болгон хувиргах явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Хэт тохируулгыг сургалт, баталгаажуулалтын алдагдлын хувьд хэрхэн дүрслэн харуулах вэ?
Хэт тохируулга нь TensorFlow ашиглан бүтээгдсэн машинуудыг багтаасан машин сургалтын загваруудад нийтлэг асуудал юм. Энэ нь загвар нь хэтэрхий төвөгтэй болж, үндсэн хэв маягийг сурахын оронд сургалтын өгөгдлийг цээжилж эхлэхэд тохиолддог. Энэ нь ерөнхий ойлголт муутай, сургалтын өндөр нарийвчлалтай боловч баталгаажуулалтын нарийвчлал багатай байдаг. Сургалт, баталгаажуулалтын алдагдлын хувьд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг, Шалгалтын тойм
- 1
- 2