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
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
Машин сургалтын загварт дутуу тохирох тухай ойлголт, яагаад энэ нь тохиолддогийг тайлбарла.
Загвар нь өгөгдөлд байгаа үндсэн хэв маяг, харилцааг барьж чадахгүй байх үед машин сургалтын загварт тохиолддог үзэгдэл юм. Энэ нь өндөр хазайлт, бага хэлбэлзэлтэй байдаг тул өгөгдлийн нарийн төвөгтэй байдлыг үнэн зөв илэрхийлэхэд хэтэрхий энгийн загварыг бий болгодог. Энэ тайлбарт бид тайлбарлах болно
- 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
Машин сургалтын загварт хэт тохирох зүйл гэж юу вэ, үүнийг хэрхэн тодорхойлох вэ?
Хэт тохируулга нь сургалтын өгөгдөл дээр маш сайн ажилладаг боловч үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг сайн нэгтгэж чаддаггүй үед тохиолддог машин сургалтын загваруудад тохиолддог нийтлэг асуудал юм. Өөрөөр хэлбэл, загвар нь үндсэн хэв маягийг судлахын оронд сургалтын өгөгдлийн чимээ шуугиан эсвэл санамсаргүй хэлбэлзлийг олж авахдаа хэт мэргэшсэн болно.
- 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