Загварын сургалтанд үр дүнтэй ашиглахын өмнө өөрийн өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах автоматжуулсан хэрэгсэл байдаг уу?
Гүнзгий суралцах, хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай ажиллах үед өгөгдлийн багцаа урьдчилан боловсруулах нь тэдгээрийг сургалтын загвар болгон оруулахаас өмнө хийх чухал алхам юм. Таны оруулсан өгөгдлийн чанар, бүтэц нь загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэхүү урьдчилсан боловсруулалт нь нарийн төвөгтэй байж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна
Масштаб дээр сервергүй таамаглал гэдэг нэр томъёо нь ямар утгатай вэ?
TensorBoard болон Google Cloud Machine Learning-ийн контекст дэх "масштаб дээр сервергүй таамаглал" гэсэн нэр томъёо нь хэрэглэгчийн суурь дэд бүтцийг удирдах хэрэгцээг арилгах үүднээс машин сургалтын загваруудыг ашиглахыг хэлнэ. Энэ арга нь янз бүрийн түвшний эрэлтийг зохицуулахын тулд автоматаар масштабтай үүлэн үйлчилгээг хөшүүрэг болгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Гиперпараметр тааруулах гэдэг нь юу гэсэн үг вэ?
Гиперпараметр тааруулах нь машин сургалтын талбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт платформуудыг ашиглахад чухал үйл явц юм. Машины сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө утгыг нь тогтоосон параметрүүд юм. Эдгээр параметрүүд нь сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянаж, чухал нөлөө үзүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
AutoML болон Vertex AI хоёрын ялгаа нь юу вэ?
AutoML болон Vertex AI нь Google Cloud Platform (GCP)-аас санал болгож буй машин сургалтын хоёр үйлчилгээ бөгөөд машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглах үйл явцыг хялбарчлах зорилготой юм. Энэ хоёр үйлчилгээ нь хэрэглэгчдэд өргөн мэдлэггүйгээр машин сурах чадварыг ашиглах боломжийг олгох зорилготой боловч AutoML болон Vertex AI хоёрын хооронд хэд хэдэн гол ялгаа бий.
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP тойм, GCP Machine Learning тойм
AutoML Translation ашиглан захиалгат орчуулгын загварыг бий болгоход ямар алхамууд ордог вэ?
AutoML Translation ашиглан орчуулгын захиалгат загварыг бий болгох нь хэрэглэгчдэд өөрсдийн орчуулгын хэрэгцээнд тусгайлан тохирсон загварыг сургах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. AutoML Translation нь Google Cloud AI платформоос олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд өндөр чанартай орчуулгын загвар бүтээх үйл явцыг автоматжуулахын тулд машин сургалтын техникийг ашигладаг. Энэ хариултанд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AutoML орчуулга, Шалгалтын тойм
Үйлдвэрлэлийн зориулалтаар бэлтгэгдсэн AutoML Natural Language загварыг ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Бэлтгэгдсэн AutoML Natural Language загварыг үйлдвэрлэлд ашиглах нь хэд хэдэн давуу талтай. AutoML Natural Language нь Google Cloud Machine Learning-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд машин сургалтын аргын талаар өргөн мэдлэг шаардахгүйгээр тусгай текстийн ангиллын загвар бүтээх боломжийг олгодог. AutoML Natural Language-ийг ашигласнаар байгууллагууд дараах давуу талуудыг хүртэх боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Текстийг тусгайлан ангилах AutoML байгалийн хэл, Шалгалтын тойм
AutoML Natural Language нь тодорхой сэдвийн талаар тодорхой дурдаагүй тохиолдолд асуултуудыг хэрхэн зохицуулдаг вэ?
Машины сургалтын салбарт хүчирхэг хэрэгсэл болох AutoML Natural Language нь тодорхой сэдвийн талаар тодорхой дурдахгүйгээр асуултуудыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан. Байгалийн хэлний боловсруулалтын дэвшилтэт техникийг ашигласнаар AutoML Natural Language нь асуултын үндсэн сэдвийг тодорхой заагаагүй байсан ч үр дүнтэй тодорхойлж чадна. Энэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Текстийг тусгайлан ангилах AutoML байгалийн хэл, Шалгалтын тойм
AutoML Natural Language нь текстийн ангиллын загварыг сургах үйл явцыг хэрхэн хялбарчилж чадах вэ?
AutoML Natural Language нь Google Cloud Machine Learning-ээс санал болгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд текст ангилах загваруудыг сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Текстийг ангилах нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) үндсэн ажил бөгөөд текстийг урьдчилан тодорхойлсон ангилал эсвэл ангиудад ангилах явдал юм. Уламжлал ёсоор, үнэн зөв текст ангиллын загварыг бий болгох нь машин сургалтын алгоритмуудад ихээхэн туршлага шаарддаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Текстийг тусгайлан ангилах AutoML байгалийн хэл, Шалгалтын тойм
Хэрэглэгчид хэрхэн загвараа байршуулж, AutoML Хүснэгтэнд таамаглалыг авах боломжтой вэ?
AutoML Хүснэгтэд загвар байршуулж, таамаглалыг олж авахын тулд хэрэглэгчид хэд хэдэн алхамыг багтаасан системчилсэн үйл явцыг дагаж болно. AutoML Хүснэгтүүд нь Google Cloud Machine Learning-ээс олгодог хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд өргөн хүрээний мэдээлэл шаардахгүйгээр бүтэцлэгдсэн өгөгдөл дээр загваруудыг сургах боломжийг олгодог
AutoML Хүснэгтэд сургалтын төсөв тохируулах ямар сонголтууд байдаг вэ?
AutoML Хүснэгтэд сургалтын төсвийг тохируулах нь хэрэглэгчдэд сургалтын үйл явцад хуваарилагдсан нөөцийн хэмжээг хянах боломжийг олгодог хэд хэдэн сонголтыг багтаадаг. Эдгээр сонголтууд нь загварын гүйцэтгэл болон өртөг хоёрын хоорондын уялдаа холбоог оновчтой болгох зорилготой бөгөөд хэрэглэгчид өөрсдийн төсвийн хязгаарлалтын хүрээнд хүссэн нарийвчлалын түвшинд хүрэх боломжийг олгодог. Эхний сонголтыг ашиглах боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, AutoML хүснэгтүүд, Шалгалтын тойм
- 1
- 2