Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үйл ажиллагааг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын явцад суралцдаггүй; үүний оронд тэд сургалтын үйл явцыг өөрөө хянадаг. Үүний эсрэгээр жин гэх мэт загварын параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь машин сурахад үнэхээр чухал талууд бөгөөд үүнийг ихэвчлэн гиперпараметр гэж нэрлэдэг. Энэ ойлголтыг ойлгохын тулд нэр томъёо бүрийг тус тусад нь авч үзье. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын жинг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм. Энэ нь тоглодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
ML тааруулах параметр ба гиперпараметрүүд хоорондоо хэрхэн холбоотой вэ?
Тохируулгын параметрүүд ба гиперпараметрүүд нь машин сургалтын талбарт хамааралтай ойлголтууд юм. Тохируулгын параметрүүд нь тодорхой машин сургалтын алгоритмд зориулагдсан бөгөөд сургалтын явцад алгоритмын үйл ажиллагааг хянахад ашиглагддаг. Нөгөөтэйгүүр, гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс сургаагүй боловч өгөгдлөөс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Гиперпараметр гэж юу вэ?
Гиперпараметрүүд нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрийг ойлгохын тулд эхлээд машин сургалтын тухай ойлголтыг ойлгох нь чухал. Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг бөгөөд өгөгдөл болон мэдээлэлээс суралцах боломжтой алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Gradient Boosting алгоритм гэж юу вэ?
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд хиймэл оюун ухааны чиглэлээр загваруудыг сургах нь сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох, таамаглалын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд янз бүрийн алгоритмуудыг ашиглах явдал юм. Ийм алгоритмуудын нэг нь Gradient Boosting алгоритм юм. Gradient Boosting нь олон сул суралцагчдыг нэгтгэсэн хүчирхэг сургалтын арга юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, AutoML Vision - 2-р хэсэг
Илүү өндөр нарийвчлалд хүрэхийн тулд яагаад машин сургалтын алгоритмын дотоод үйл ажиллагааг гүнзгийрүүлэх шаардлагатай байна вэ?
Машин сургалтын алгоритмыг илүү нарийвчлалтай болгохын тулд тэдгээрийн дотоод ажиллагааг илүү гүнзгий судлах шаардлагатай. Энэ нь ялангуяа нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглох гэх мэт даалгавруудыг гүйцэтгэхэд сургадаг гүнзгий сургалтын салбарт үнэн юм. Эдгээр алгоритмуудын үндсэн механизм, зарчмуудыг ойлгосноор бид мэдээлэлтэй болж чадна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
AI Platform Optimizer-ийг ашиглахын тулд ямар гурван нэр томъёог ойлгох шаардлагатай вэ?
Google Cloud AI платформд AI платформ оновчтой болгохын тулд судалгаа, туршилт, хэмжилт гэсэн гурван үндсэн нэр томъёог ойлгох нь чухал. Эдгээр нэр томъёо нь AI Platform Optimizer-ийн чадварыг ойлгох, ашиглах үндэс суурь болдог. Нэгдүгээрт, судалгаа нь оновчтой болгоход чиглэсэн зохион байгуулалттай туршилтуудыг хэлнэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
Машины бус сургалтын системийг оновчтой болгохын тулд AI Platform Optimizer-ийг хэрхэн ашиглах вэ?
AI Platform Optimizer нь Google Cloud-аас санал болгож буй хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машинаас бусад сургалтын системийг оновчтой болгоход ашиглаж болно. Энэ нь үндсэндээ машин сургалтын загваруудыг оновчтой болгоход зориулагдсан боловч оновчлолын техникийг ашиглан ML бус системийн гүйцэтгэлийг сайжруулахад ашиглаж болно. AI Platform Optimizer-ийг хэрхэн ашиглаж болохыг ойлгохын тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
Хэрэв та буруу шошготой зураг эсвэл загварынхаа гүйцэтгэлтэй холбоотой бусад асуудлуудыг олж мэдсэн бол та юу хийж чадах вэ?
Машин сургалтын загвартай ажиллахдаа буруу шошготой зураг эсвэл загварын гүйцэтгэлтэй холбоотой бусад асуудлуудтай тулгарах нь ховор байдаг. Мэдээллийг шошголоход хүний алдаа, сургалтын өгөгдлийн өрөөсгөл байдал, загварын хязгаарлалт зэрэг янз бүрийн шалтгааны улмаас эдгээр асуудлууд үүсч болно. Гэсэн хэдий ч эдгээрийг шийдвэрлэх нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, AutoML Vision - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
- 1
- 2