Регрессийн асуудалд өгөгдлийг хэвийн болгох нь яагаад чухал вэ, энэ нь загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
Өгөгдлийг хэвийн болгох нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг тул регрессийн асуудалд чухал алхам болдог. Энэ утгаараа нормчилол гэдэг нь оролтын шинж чанарыг тогтмол хэмжээнд хүргэх үйл явцыг хэлнэ. Ингэснээр бид бүх шинж чанарууд ижил төстэй масштабтай байх ба энэ нь зарим онцлог шинж чанаруудыг давамгайлахаас сэргийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Эрт зогсоох гэж юу вэ, энэ нь машин сургалтанд хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
Эрт зогсоох нь машин сургалтанд, ялангуяа гүнзгий сургалтын салбарт хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд түгээмэл хэрэглэгддэг зохицуулалтын арга юм. Загвар өмсөгч нь сургалтын өгөгдлийг хэт сайн тохируулж сурснаар үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхий ойлголт муутай байх үед хэт тохирох байдал үүсдэг. Эрт зогсоох нь тухайн үед загварын гүйцэтгэлийг хянах замаар хэт таарахаас сэргийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлөө сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлийг сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэхүү процесс нь загварын ерөнхий үр ашиг, найдвартай байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн чухал зорилгыг гүйцэтгэдэг. Нэгдүгээрт, өгөгдлийг хуваах нь гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Бид TensorFlow ашиглан регрессийн асуудалд ангилсан өгөгдлийг хэрхэн урьдчилан боловсруулах вэ?
TensorFlow ашиглан регрессийн асуудалд категорийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах нь категориал хувьсагчдыг регрессийн загварын оролт болгон ашиглаж болох тоон дүрслэл болгон хувиргах явдал юм. Регрессийн загварууд нь таамаглал гаргахад ихэвчлэн тоон оролт шаарддаг тул энэ нь зайлшгүй шаардлагатай. Энэ хариултанд бид ангиллын өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад түгээмэл хэрэглэгддэг хэд хэдэн арга техникийг авч үзэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын регресс ба ангиллын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Регресс ба ангилал нь бодит ертөнцийн асуудлыг шийдвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг машин сургалтын хоёр үндсэн ажил юм. Аль аль нь таамаглал дэвшүүлдэг боловч зорилго, гаргаж буй бүтээгдэхүүнийхээ шинж чанараараа ялгаатай. Регресс нь тасралтгүй тоон утгыг урьдчилан таамаглах зорилготой хяналттай сургалтын даалгавар юм. Энэ нь үед ашиглагддаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Хэрэв хөрвүүлэх процесс таны кодын зарим функцийг шинэчлэх боломжгүй бол та яах ёстой вэ?
TensorFlow 2.0-д одоо байгаа кодоо шинэчлэх үед хөрвүүлэх процесс автоматаар шинэчлэх боломжгүй зарим функцтэй тулгарах магадлалтай. Ийм тохиолдолд та энэ асуудлыг шийдэж, кодоо амжилттай шинэчлэхийн тулд хэд хэдэн алхам хийж болно. 1. TensorFlow 2.0-ийн өөрчлөлтийг ойлгох: оролдохоос өмнө
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow 2.0-д зориулж байгаа кодыг шинэчилнэ үү, Шалгалтын тойм
Та TensorFlow 2 скриптийг TensorFlow 1.12 урьдчилан харах скрипт болгон хөрвүүлэхийн тулд TF шинэчлэх V2.0 хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ?
TensorFlow 1.12 скриптийг TensorFlow 2.0 урьдчилан харах скрипт болгон хөрвүүлэхийн тулд та TF Upgrade V2 хэрэгслийг ашиглаж болно. Энэхүү хэрэгсэл нь TensorFlow 1.x кодыг TensorFlow 2.0 болгон шинэчлэх үйл явцыг автоматжуулахад зориулагдсан бөгөөд хөгжүүлэгчид одоо байгаа кодын баазыг шилжүүлэхэд хялбар болгодог. TF Upgrade V2 хэрэгсэл нь командын мөрийн интерфейсээр хангадаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow 2.0-д зориулж байгаа кодыг шинэчилнэ үү, Шалгалтын тойм
TensorFlow 2 дээрх TF шинэчлэх V2.0 хэрэглүүрийн зорилго юу вэ?
TensorFlow 2 дахь TF шинэчлэх V2.0 хэрэгслийн зорилго нь хөгжүүлэгчдэд одоо байгаа кодыг TensorFlow 1.x-ээс TensorFlow 2.0 болгон шинэчлэхэд туслах явдал юм. Энэ хэрэгсэл нь TensorFlow-ийн шинэ хувилбартай нийцтэй байдлыг баталгаажуулж кодыг өөрчлөх автоматжуулсан арга юм. Энэ нь кодыг шилжүүлэх, багасгах үйл явцыг хялбарчлах зорилготой юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow 2.0-д зориулж байгаа кодыг шинэчилнэ үү, Шалгалтын тойм
TensorFlow 2.0 нь Keras болон Eager Execution-ийн онцлогуудыг хэрхэн хослуулсан бэ?
TensorFlow-ийн хамгийн сүүлийн хувилбар болох TensorFlow 2.0 нь Keras болон Eager Execution-ийн онцлогуудыг хослуулан хэрэглэхэд илүү ээлтэй, үр ашигтай гүнзгий сургалтын тогтолцоог бий болгодог. Keras нь өндөр түвшний мэдрэлийн сүлжээний API бөгөөд Eager Execution нь үйл ажиллагааг шууд үнэлэх боломжийг олгодог бөгөөд TensorFlow-ийг илүү интерактив, ойлгомжтой болгодог. Энэхүү хослол нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад хэд хэдэн ашиг тус авчирдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow 2.0-д зориулж байгаа кодыг шинэчилнэ үү, Шалгалтын тойм
TensorFlow 2.0-ийн гол чиглэлүүд юу вэ?
Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow 2.0 нь түүний чадавхи болон ашиглах чадварыг сайжруулах хэд хэдэн гол чиглэлүүдийг танилцуулж байна. Эдгээр зорилтууд нь хөгжүүлэгчдэд илүү ойлгомжтой, үр ашигтай туршлагыг бий болгож, машин сургалтын загваруудыг хялбархан бүтээж, ашиглах боломжийг олгох зорилготой. Энэ хариултанд бид гол гол анхаарлаа хандуулах болно