Машин сургалтын үндсийг сурахад ихэвчлэн хэр хугацаа шаардагдах вэ?
Машин сургалтын үндсийг сурах нь суралцагчийн програмчлал, математик, статистикийн өмнөх туршлага, мөн сургалтын хөтөлбөрийн эрч хүч, гүнзгийрүүлсэн байдал зэрэг хэд хэдэн хүчин зүйлээс хамааран ихээхэн ялгаатай байдаг олон талт хүчин чармайлт юм. Ер нь хувь хүмүүс хэдэн долоо хоногоос хэдэн сар хүртэл хаана ч санхүүжүүлнэ гэж найдаж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
OpenAI Gym-н `action_space.sample()` функц нь тоглоомын орчныг анх удаа туршихад хэрхэн тусалдаг вэ, үйлдлийг гүйцэтгэсний дараа орчин ямар мэдээлэл буцаадаг вэ?
OpenAI Gym дахь `action_space.sample()` функц нь тоглоомын орчныг анхан шатны туршилт, судлах гол хэрэгсэл юм. OpenAI Gym нь сургалтын бататгах алгоритмуудыг боловсруулах, харьцуулах хэрэгсэл юм. Энэ нь өөр өөр орчинтой харьцах стандартчилсан API-ээр хангадаг бөгөөд ингэснээр бататгах сургалтын загварыг турших, хөгжүүлэхэд хялбар болгодог. `action_space.sample()` функц
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
CartPole даалгаврын агентыг сургахад ашигладаг мэдрэлийн сүлжээний загварын гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ, тэдгээр нь загварын гүйцэтгэлд хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
CartPole даалгавар нь алгоритмын гүйцэтгэлийг үнэлэх жишиг болгон ашигладаг бататгах сургалтын сонгодог асуудал юм. Зорилго нь зүүн эсвэл баруун тийш хүч хэрэглэх замаар тэрэгний шонг тэнцвэржүүлэх явдал юм. Энэ даалгаврыг биелүүлэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээний загварыг ихэвчлэн функц болгон ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
Бататгах сургалт, ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт сургалтын өгөгдөл үүсгэхэд загварчлалын орчин ашиглах нь яагаад ашигтай вэ?
Бататгах сургалт (RL)-д сургалтын өгөгдөл үүсгэх загварчлалын орчинг ашиглах нь ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт олон давуу талыг бий болгодог. Эдгээр давуу талууд нь симуляци нь RL-ийн үр дүнтэй алгоритмыг хөгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой сургалтын агентуудад хяналттай, өргөтгөх боломжтой, уян хатан орчинг бүрдүүлэх чадвараас үүдэлтэй юм. Энэ арга нь ялангуяа ашигтай байдаг тул
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
OpenAI Gym дахь CartPole орчин амжилтыг хэрхэн тодорхойлдог вэ, тоглоомыг дуусгахад хүргэдэг нөхцөлүүд юу вэ?
OpenAI Gym дахь CartPole орчин нь бататгах сургалтын алгоритмуудын үндсэн жишиг болдог сонгодог хяналтын асуудал юм. Энэ бол хяналтын асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцыг бататгах сургалтын динамикийг ойлгоход тусалдаг энгийн боловч хүчирхэг орчин юм. Энэ орчинд агент үүрэг хүлээдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
OpenAI-ийн биеийн тамирын заал нь мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглоход сургахад ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, энэ нь бататгах сургалтын алгоритмыг хөгжүүлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
OpenAI-ийн биеийн тамирын заал нь бататгах сургалтын (RL), ялангуяа мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглоход сургахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь бататгах сургалтын алгоритмуудыг боловсруулах, харьцуулах цогц хэрэгсэл болдог. Энэ орчин нь олон төрлийн орчинд стандартчилагдсан интерфэйсийг хангахад зориулагдсан бөгөөд энэ нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын янз бүрийн төрлүүд юу вэ?
Машины сургалт (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд хэсэг бөгөөд компьютерт өгөгдөлд тулгуурлан таамаглах, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог алгоритмуудыг боловсруулахад оршино. Төрөл бүрийн хэрэглээнд тохирох загвар, техникийг хэрэгжүүлэхэд машин сургалтын янз бүрийн төрлийг ойлгох нь чухал юм. Машин сургалтын үндсэн төрлүүд нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Pong AI загварыг сургахад ямар мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг ихэвчлэн ашигладаг бөгөөд TensorFlow дээр загварыг хэрхэн тодорхойлж, эмхэтгэсэн бэ?
Понг үр дүнтэй тоглохын тулд AI загварыг сургах нь мэдрэлийн сүлжээний зохистой архитектурыг сонгох, хэрэгжүүлэхэд TensorFlow зэрэг хүрээг ашиглах явдал юм. Понг тоглоом нь сурган хүмүүжүүлэх сургалтын (RL) асуудлын сонгодог жишээ бөгөөд харааны оролтын өгөгдлийг боловсруулахад үр дүнтэй байдаг тул ихэвчлэн конвульцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашигладаг. Дараах тайлбар
Pong тоглодог AI программыг хөгжүүлэхэд ямар гол алхмууд байдаг вэ, эдгээр алхмууд нь TensorFlow.js ашиглан загварыг вэб орчинд байрлуулахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Понг тоглодог AI программыг хөгжүүлэх нь хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаадаг бөгөөд энэ нь TensorFlow.js ашиглан загварыг амжилттай бүтээх, сургах, вэб орчинд байрлуулахад чухал үүрэгтэй. Процессыг тодорхой үе шатуудад хувааж болно: асуудлыг боловсруулах, мэдээлэл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, загвар зохион бүтээх, сургах, загвар хөрвүүлэх, байршуулах. Алхам бүр зайлшгүй шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Python дахь сургалтын загвар ба TensorFlow.js руу ачаалах, Шалгалтын тойм
TensorFlow Quantum-тай квант арматурын сургалтыг уламжлалт бататгах сургалтын аргуудтай харьцуулахад ямар давуу талтай вэ?
Уламжлалт арматурын сургалтын (RL) аргуудтай харьцуулахад TensorFlow Quantum (TFQ) бүхий квант арматурын сургалтыг (QRL) ашиглах нь олон талт давуу талтай бөгөөд сонгодог аргын зарим нэг өвөрмөц хязгаарлалтыг шийдвэрлэхийн тулд квант тооцооллын зарчмуудыг ашигладаг. Энэхүү шинжилгээ нь тооцооллын нарийн төвөгтэй байдал, улсын сансрын хайгуул, ландшафтыг оновчтой болгох, практик хэрэгжилт зэрэг янз бүрийн талыг авч үзэх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFQML TensorFlow квант машин сурах, Квантын арматурын сургалт, Арматурын сургалтыг квантын хэлбэлзлийн хэлхээнд TFQ ашиглан давтах, Шалгалтын тойм