Гиперпараметр тааруулах ямар төрлүүд байдаг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь загварын гиперпараметрийн оновчтой утгыг олоход ордог тул машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй, харин загварыг сургахаасаа өмнө хэрэглэгч өөрөө тохируулдаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд ихээхэн боломжтой
Гиперпараметр тааруулах зарим жишээ юу вэ?
Гиперпараметрийг тааруулах нь машин сургалтын загварыг бий болгох, оновчтой болгох үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь загвар өөрөө сураагүй, харин сургалтын өмнө хэрэглэгчийн тохируулсан параметрүүдийг тохируулах явдал юм. Эдгээр параметрүүд нь загварын гүйцэтгэл, зан төлөвт ихээхэн нөлөөлж, оновчтой утгыг олоход нөлөөлдөг
AI загварт том өгөгдлийг хэрхэн ачаалах вэ?
AI загварт том өгөгдлийг ачаалах нь машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь үнэн зөв, утга учиртай үр дүнг баталгаажуулахын тулд их хэмжээний өгөгдлийг үр дүнтэй, үр дүнтэй зохицуулахыг хамардаг. Бид Google-ийг ашиглан AI загварт том өгөгдлийг ачаалах янз бүрийн алхам, арга техникийг судлах болно
Гүнзгий суралцах загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ хэд вэ?
Гүнзгий сургалтын загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ нь боломжит тооцооллын нөөц, загварын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдлийн багцын хэмжээ зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Ерөнхийдөө багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын параметрүүдийг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ? Баталгаажуулахад ихэвчлэн хэр их өгөгдөл хуваарилагддаг вэ?
Өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах нь гүнзгий суралцах даалгавруудыг гүйцэтгэхэд зориулсан конволюцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургах чухал алхам юм. Энэ үйл явц нь бидний загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэх, түүнчлэн хэт их тохирохоос урьдчилан сэргийлэх боломжийг олгодог. Энэ салбарт тодорхой хэсгийг хуваарилах нь түгээмэл байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
Сургалтын түвшин сургалтын үйл явцад хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Сургалтын хурд нь мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад чухал гиперпараметр юм. Энэ нь оновчлолын явцад загварын параметрүүдийг шинэчлэх алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Загварын нэгдэл, гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг тул сургалтын зохих түвшинг сонгох нь чухал юм. Энэ хариуд бид хариулах болно
TensorBoard ашиглан оновчлох боломжтой гүнзгий суралцах загварын зарим талууд юу вэ?
TensorBoard нь TensorFlow-аас олгосон хүчирхэг дүрслэлийн хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд гүнзгий суралцах загвараа шинжлэх, оновчтой болгох боломжийг олгодог. Энэ нь гүнзгий суралцах загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд ашиглаж болох олон төрлийн онцлог, функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид гүн гүнзгий байдлын зарим талыг авч үзэх болно
Загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд баталгаажуулалтын алдагдлын хэмжүүр яагаад чухал вэ?
Баталгаажуулалтын алдагдлын хэмжигдэхүүн нь гүнзгий сургалтын талбар дахь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээр хэр сайн ажиллаж байгаа талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, судлаачид болон дадлагажигчдад загвар сонгох, гиперпараметр тохируулах, ерөнхийлөлт хийх чадварын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг. Баталгаажуулалтын алдагдлыг хянах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, TensorBoard, TensorBoard ашиглан загваруудыг шинжлэх, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн сүлжээний загварт давхаргын тоо, давхарга бүрийн зангилааны тоо, гаралтын хэмжээг тохируулах нь ямар ач холбогдолтой вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварт давхаргын тоо, давхарга бүрийн зангилааны тоо, гаралтын хэмжээг тохируулах нь Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тай Deep Learning домэйнд ихээхэн ач холбогдолтой юм. Эдгээр тохируулга нь загварын гүйцэтгэл, суралцах чадварыг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
Soft Margin SVM дахь зохицуулалтын параметр (C) ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, энэ нь загварын гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
C гэж тэмдэглэгдсэн зохицуулалтын параметр нь Soft Margin Support Vector Machine (SVM) дээр чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд загварын гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. С-ийн үүргийг ойлгохын тулд эхлээд Soft Margin SVM-ийн тухай ойлголт, түүний зорилгыг авч үзье. Soft Margin SVM нь анхны Hard Margin SVM-ийн өргөтгөл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Зөөлөн маржин SVM ба CVXOPT бүхий цөмүүд, Шалгалтын тойм