Би ангилах, тодорхойлох гэх мэт үйлдлүүдийг хэлэх гэсэн юм. Би бүх боломжит үйл ажиллагааны жагсаалт, тус бүрээр юу гэсэн үг болохыг тайлбарлахыг хүсч байна.
In the context of machine learning, particularly when discussing the initial steps involved in a machine learning project, it is important to understand the variety of activities that one might engage in. These activities form the backbone of developing, training, and deploying machine learning models, and each serves a unique purpose in the process of
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Ангилах мэдрэлийн сүлжээний сүүлийн давхаргын гаралтын тоо нь ангийн тоотой тохирч байх уу?
Гүнзгий суралцах чиглэлээр, ялангуяа мэдрэлийн сүлжээг ангилах ажилд ашиглах үед сүлжээний архитектур нь түүний гүйцэтгэл, нарийвчлалыг тодорхойлоход чухал ач холбогдолтой юм. Ангилал хийх мэдрэлийн сүлжээг зохион бүтээх үндсэн тал нь сүлжээний эцсийн давхарга дахь гаралтын зангилааны зохих тоог тодорхойлох явдал юм. Энэ шийдвэр
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга
Туслах вектор машин гэж юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь машин сургалтын чиглэлээр ангилах, регрессийн даалгавар хийхэд ашигладаг хяналттай сургалтын загваруудын анги юм. Тэдгээр нь өндөр хэмжээст өгөгдөлтэй ажиллах чадвар, хэмжээсийн тоо нь дээжийн тооноос давсан хувилбарт үр нөлөөгөөрөө онцгойлон үнэлэгддэг. SVM нь үзэл баримтлалд тулгуурладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Сүүлчийн давхарга дахь гаралтын тоо нь ангийн тоотой тохирч байгаа мэдрэлийн сүлжээг ангилахдаа сүүлийн давхарга нь ижил тооны нейронтой байх ёстой юу?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах болон мэдрэлийн сүлжээний хүрээнд, ангиллын мэдрэлийн сүлжээний архитектур нь оролтын өгөгдлийг урьдчилан тодорхойлсон ангиудад үнэн зөв ангилахад хялбар болгохын тулд нарийн боловсруулсан болно. Энэхүү архитектурын нэг чухал тал бол гаралтын давхаргын тохиргоо юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар
Үнэлгээний хэмжүүр гэж юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) ба машин сургалтын (ML) салбар дахь үнэлгээний хэмжүүр нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг тоон хэмжүүр юм. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүд нь загварчлалын үр нөлөө, үр ашиг, үнэн зөвийг урьдчилан таамаглах, ангилахдаа стандартчилагдсан аргыг санал болгодог тул чухал ач холбогдолтой юм.
SVM-ийн хэрэгжилтийн 'урьдчилан таамаглах' арга нь шинэ өгөгдлийн цэгийн ангиллыг хэрхэн тодорхойлдог вэ?
Дэмжлэгийн вектор машин (SVM) дахь "урьдчилан таамаглах" арга нь загварт сургагдсаны дараа шинэ өгөгдлийн цэгүүдийг ангилах боломжийг олгодог үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ арга хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд SVM-ийн үндсэн зарчмууд, математик томъёолол, хэрэгжилтийн нарийвчилсан судалгааг хийх шаардлагатай. SVM дэмжих вектор машинуудын үндсэн зарчим
Машин сургалтын хүрээнд дэмжих вектор машин (SVM)-ийн үндсэн зорилго юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд дэмжих вектор машин (SVM)-ийн үндсэн зорилго нь өөр өөр ангиллын өгөгдлийн цэгүүдийг хамгийн их зөрүүгээр тусгаарладаг оновчтой гиперплатыг олох явдал юм. Энэ нь гипер хавтгай нь ангиудыг тусгаарлаад зогсохгүй хамгийн их хэмжээгээр хийдэг болохыг баталгаажуулахын тулд квадрат оновчлолын асуудлыг шийдэх явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM-ийг эхнээс нь хийж дуусгах, Шалгалтын тойм
Python дээр SVM ангиллыг хэрэгжүүлэхийн тулд scikit-learn гэх мэт сангуудыг хэрхэн ашиглаж болох вэ, үүнд хамаарах гол функцууд юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVM) нь хяналттай машин сургалтын алгоритмуудын хүчирхэг бөгөөд олон талт ангилал бөгөөд ангиллын ажилд онцгой үр дүнтэй байдаг. Python хэл дээрх scikit-learn зэрэг номын сангууд SVM-ийн бат бөх хэрэгжилтийг хангадаг бөгөөд үүнийг дадлагажигч, судлаачдад ашиглах боломжтой болгодог. Энэхүү хариулт нь SVM ангиллыг хэрэгжүүлэхийн тулд scikit-learn-ийг хэрхэн ашиглаж болохыг тайлбарлаж, түлхүүрийг нарийвчлан харуулах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Вектор машины оновчлолыг дэмжих, Шалгалтын тойм
SVM оновчлолын асуудлын зорилго юу вэ, түүнийг математикийн хувьд хэрхэн томъёолсон бэ?
Дэмжлэгийн вектор машиныг (SVM) оновчлох асуудлын зорилго нь олон тооны өгөгдлийн цэгүүдийг ялгаатай ангиудад хамгийн сайн тусгаарладаг гипер хавтгайг олох явдал юм. Туслах вектор гэж нэрлэгддэг анги тус бүрийн хамгийн ойрын өгөгдлийн цэгүүд болон гипер хавтгай хоорондын зайгаар тодорхойлогддог маржингийн хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар энэхүү тусгаарлалтыг хийдэг. SVM
SVM дээрх функцийн багцын ангилал нь шийдвэрийн функцийн тэмдгээс хэрхэн хамаардаг вэ (текст{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь ангилал болон регрессийн даалгавруудад ашиглагддаг хяналттай сургалтын хүчирхэг алгоритм юм. SVM-ийн үндсэн зорилго нь өндөр хэмжээст орон зайд өөр өөр ангиудын өгөгдлийн цэгүүдийг хамгийн сайн тусгаарлах оновчтой гипер хавтгайг олох явдал юм. SVM дээрх онцлог шинж чанаруудын ангилал нь шийдвэртэй гүнзгий холбоотой байдаг