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
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго юу вэ?
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго нь сургалтын өгөгдлийг загварт давтах замаар үзүүлэх замаар мэдрэлийн сүлжээг сургах явдал юм. Эрин үе нь сургалтын мэдээллийн багцыг бүхэлд нь дамжих нэг үе гэж тодорхойлогддог. Эрин үе бүрийн туршид загвар нь гаралтыг таамаглахад гаргасан алдаан дээр үндэслэн дотоод параметрүүдээ шинэчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын хооронд ямар ялгаа байсан бэ?
Архитектур, гүйцэтгэлийн хувьд суурь, жижиг, том загваруудын ялгаа нь загвар бүрт ашиглагдаж буй давхаргын тоо, нэгж, параметрийн өөрчлөлттэй холбоотой байж болно. Ерөнхийдөө мэдрэлийн сүлжээний загварын архитектур нь түүний давхаргуудын зохион байгуулалт, зохион байгуулалтыг илэрхийлдэг бол гүйцэтгэл нь хэрхэн ажиллахыг илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Загварын гүйцэтгэлийн хувьд дутуу тохируулга нь хэт тохирохоос юугаараа ялгаатай вэ?
Машин сургалтын загварт дутуу тохирох ба хэт тохируулах нь тэдний гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг хоёр нийтлэг асуудал юм. Загварын гүйцэтгэлийн хувьд загвар нь өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг олж авахад хэтэрхий энгийн байх үед дутуу тохирох байдал үүсдэг бөгөөд энэ нь таамаглах нарийвчлал муутай байдаг. Нөгөөтэйгүүр, загвар нь хэтэрхий төвөгтэй болсон үед хэт тохируулга үүсдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын загварт дутуу тохирох тухай ойлголт, яагаад энэ нь тохиолддогийг тайлбарла.
Загвар нь өгөгдөлд байгаа үндсэн хэв маяг, харилцааг барьж чадахгүй байх үед машин сургалтын загварт тохиолддог үзэгдэл юм. Энэ нь өндөр хазайлт, бага хэлбэлзэлтэй байдаг тул өгөгдлийн нарийн төвөгтэй байдлыг үнэн зөв илэрхийлэхэд хэтэрхий энгийн загварыг бий болгодог. Энэ тайлбарт бид тайлбарлах болно
- 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, Шалгалтын тойм
Шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр загварын гүйцэтгэлд ямар хазайлт ажиглагдсан бэ?
Шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх машин сургалтын загварын гүйцэтгэл нь сургалтын өгөгдлийн гүйцэтгэлээс хазайж болно. Эдгээр хазайлтууд нь загвар болон өгөгдлийн хэд хэдэн хүчин зүйлээс шалтгаалан ерөнхийдөө алдаа гэж нэрлэгддэг. Google Cloud-аас зураг ангилах ажилд зориулсан хүчирхэг хэрэгсэл болох AutoML Vision-ийн хүрээнд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, AutoML Vision - 2-р хэсэг, Шалгалтын тойм