Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын нээлттэй эхийн өргөн хүрээний систем юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог хэрэгсэл, номын сан, нөөцийн цогц экосистемээр хангадаг. Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) хүрээнд TensorFlow нь эдгээр загваруудыг сургах чадвартай төдийгүй
Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?
Машин сургалтын талбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга бүрийн доторх давхаргууд болон зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарын үндсэн ойлголт юм. Эдгээр нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас өдөөгдсөн, нарийн төвөгтэй өгөгдлөөс суралцах, таамаглал гаргах чадвартай хүчирхэг загварууд юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хоорондоо холбогдсон хиймэл нейронуудаас бүрдэх тооцооллын загвар юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Гүн мэдрэлийн сүлжээг яагаад гүн гэж нэрлэдэг вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээг зангилааны тоо гэхээсээ илүү олон давхаргатай учир "гүн" гэж нэрлэдэг. "Гүн" гэсэн нэр томъёо нь сүлжээний гүнийг хэлдэг бөгөөд энэ нь түүний давхаргын тоогоор тодорхойлогддог. Давхарга бүр нь оролт дээр тооцооллыг гүйцэтгэдэг мэдрэлийн эс гэж нэрлэгддэг олон тооны зангилаанаас бүрддэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Байгууллагын илрүүлэлт гэж юу вэ, Cloud Vision API үүнийг хэрхэн ашигладаг вэ?
Аж ахуйн нэгжийг илрүүлэх нь хиймэл оюун ухааны үндсэн тал бөгөөд өгөгдсөн контекст доторх тодорхой объект, аж ахуйн нэгжүүдийг тодорхойлох, ангилах явдал юм. Google Cloud Vision API-ийн хүрээнд аж ахуйн нэгжийг илрүүлэх нь зураг дээрх объект, тэмдэглэгээ, текстийн талаарх холбогдох мэдээллийг задлах үйл явцыг хэлнэ. Энэхүү хүчирхэг функц нь хөгжүүлэгчдэд хийх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Оршил, Google Cloud Vision API-ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Ухаалаг түймрийн мэдрэгч дэх TensorFlow ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
TensorFlow нь хээрийн түймрийг урьдчилан таамаглах, урьдчилан сэргийлэхэд хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын хүчийг ашиглан Ухаалаг түймрийн мэдрэгчийг хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow нь гүн мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хүчирхэг платформоор хангадаг бөгөөд үүнийг шинжлэхэд хамгийн тохиромжтой хэрэгсэл болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Ой хээрийн түймрийг урьдчилан таамаглахад машины сургалтыг ашиглах, Шалгалтын тойм
TensorFlow нь ойд байгаа хүний чихэнд үл мэдрэгдэх дуу чимээг илрүүлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
Нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow нь ойд байгаа хүний чихэнд үл мэдрэгдэх дуу чимээг илрүүлэх хүчирхэг хэрэгсэл, техникийг санал болгодог. TensorFlow-ийн чадавхийг ашигласнаар судлаачид болон байгаль хамгаалагчид ойн орчноос цуглуулсан аудио мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийж, хүний сонсголын хүрээнээс хэтэрсэн дуу авиаг олж тогтоох боломжтой. Энэ нь мэдэгдэхүйц үр дагавартай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Халхавч дор, Шалгалтын тойм
JAX vmap функцийг ашиглан том өгөгдлийн багц дээр гүн мэдрэлийн сүлжээг хэрхэн сургах вэ?
JAX нь Python-ийн хүчирхэг номын сан бөгөөд том өгөгдлийн багц дээр гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах уян хатан, үр ашигтай тогтолцоог бүрдүүлдэг. Энэ нь санах ойн үр ашиг, параллелизм, тархсан тооцоолол зэрэг гүн мэдрэлийн сүлжээг сургахтай холбоотой сорилтуудыг даван туулах янз бүрийн боломжууд болон оновчлолуудыг санал болгодог. JAX гол хэрэгслүүдийн нэг нь том хэмжээтэй харьцахад зориулагдсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, JAX-ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Шугаман загвартай харьцуулахад гүн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах ямар сул тал байдаг вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа машин сургалтын даалгавруудад ихээхэн анхаарал хандуулж, алдартай болсон. Гэсэн хэдий ч шугаман загвартай харьцуулахад тэдгээр нь сул талуудгүй гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь чухал юм. Энэ хариултанд бид гүн мэдрэлийн сүлжээний зарим хязгаарлалт, яагаад шугаман байдгийг судлах болно