Гүнзгий суралцах загваруудад тогтмол дүн шинжилгээ хийх, үнэлэх нь яагаад чухал вэ?
Гүнзгий суралцах загваруудад тогтмол дүн шинжилгээ хийх, үнэлэх нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал юм. Энэ процесс нь эдгээр загваруудын гүйцэтгэл, бат бөх байдал, ерөнхий ойлголттой болох боломжийг бидэнд олгодог. Загваруудыг сайтар судалснаар бид тэдний давуу болон сул талуудыг тодорхойлж, тэдгээрийг ашиглах талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, сайжруулалтыг жолоодох боломжтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцахад загвар шинжилгээ хийхэд ямар үе шатууд багтдаг вэ?
Загварын шинжилгээ нь бидний бэлтгэгдсэн загвар өмсөгчдийн гүйцэтгэл, зан төлөвийг үнэлэх боломжийг олгодог тул гүнзгий суралцах талбарт чухал алхам юм. Энэ нь загварын үнэн зөв байдал, тайлбарлах чадвар, бат бөх байдал, ерөнхийлөн дүгнэх чадвар зэрэг янз бүрийн талуудыг системтэй шалгахад оршино. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг хэлэлцэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow болон бусад холбогдох технологиудыг ашиглан гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан чатбот бий болгоход чатботын сул талыг туршиж, тодорхойлох нь нэн чухал юм. Тасралтгүй туршилт, сул талуудыг тодорхойлох нь хөгжүүлэгчдэд чатботын гүйцэтгэл, нарийвчлал, найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.
Нохой, муурыг тодорхойлоход CNN загварын гүйцэтгэлийг бид хэрхэн үнэлэх вэ, 85% -ийн нарийвчлал нь энэ нөхцөлд юуг харуулж байна вэ?
Нохой, муурыг тодорхойлоход эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжигдэхүүнийг ашиглаж болно. Нэг нийтлэг хэмжигдэхүүн бол үнэлэгдсэн зургийн нийт тоонд зөв ангилагдсан зургийн эзлэх хувийг хэмждэг нарийвчлал юм. Энэ нөхцөлд 85% -ийн нарийвчлал нь загварыг зөв тодорхойлсон болохыг харуулж байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Муур, нохой хоёрыг нугалсан мэдрэлийн сүлжээ ашиглан тодорхойлох хүрээнд зураг, тэдгээрийн ангиллыг дүрслэн харуулахын зорилго юу вэ?
Муур болон нохойг тодорхойлохын тулд зураг, тэдгээрийн ангилалыг дүрслэн харуулах нь мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хэд хэдэн чухал зорилготой. Энэ үйл явц нь сүлжээний дотоод үйл ажиллагааг ойлгоход тусалдаг төдийгүй түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сурсан дүрслэлийн талаархи ойлголтыг олж авахад тусалдаг. Нэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Онооны функцийг ашиглан регрессийн загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Регрессийн загварын гүйцэтгэлийн үнэлгээ нь түүний үр нөлөө, өгөгдсөн даалгаварт тохирох эсэхийг үнэлэх чухал алхам юм. Регрессийн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх өргөн хэрэглэгддэг арга бол онооны функцийг ашиглах явдал юм. Онооны функц нь тухайн загварт хэр нийцэж байгааг тоон хэмжүүрээр хангадаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
Оюутнууд Air Cognizer програмын үр ашиг, ашиглалтыг хэрхэн баталгаажуулсан бэ?
Оюутнууд янз бүрийн алхам, арга техникийг багтаасан системчилсэн арга барилаар дамжуулан Air Cognizer програмын үр ашиг, ашиглалтыг баталгаажуулсан. Эдгээр туршлагыг дагаснаар тэд TensorFlow-ийн тусламжтайгаар машин сургалтыг ашиглан агаарын чанарыг урьдчилан таамаглах хүчирхэг, хэрэглэгчдэд ээлтэй програмыг бий болгож чадсан. Эхлэхийн тулд оюутнууд одоо байгаа зүйлийн талаар нарийн судалгаа хийсэн
TensorFlow загварын шинжилгээ (TFMA) болон TFX-ээс өгсөн "ямар бол" хэрэгсэл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийн талаар илүү гүнзгий ойлголттой болоход хэрхэн туслах вэ?
TensorFlow Загварын шинжилгээ (TFMA) болон TensorFlow Extended (TFX)-аас олгосон "ямар бол" хэрэгсэл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийн талаар илүү гүнзгий ойлголттой болоход ихээхэн тусалж чадна. Эдгээр хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд загварынхаа зан байдал, үр нөлөөг шинжлэх, үнэлэх, ойлгох боломжийг олгодог цогц функц, функцуудыг санал болгодог. Хөшүүрэг болгох замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
Регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлөө сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлийг сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь маш чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэхүү процесс нь загварын ерөнхий үр ашиг, найдвартай байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн чухал зорилгыг гүйцэтгэдэг. Нэгдүгээрт, өгөгдлийг хуваах нь гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
Загварыг машин сурахад сургах зорилго нь юу вэ?
Загварыг сургах нь машин сургалтын чухал алхам бөгөөд загвар нь өгөгдлөөс суралцаж, үнэн зөв таамаглал, ангилал гаргах чадварыг сайжруулдаг үйл явц юм. Загварыг сургах зорилго нь сургалтын өгөгдөл дээр үндэслэн дотоод параметрүүдийг тохируулах замаар гүйцэтгэлийг оновчтой болгох явдал юм. Энэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам, Шалгалтын тойм