Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
Гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа загварын үнэлгээ, гүйцэтгэлийн үнэлгээний хүрээнд түүврээс гадуурх алдагдах ба баталгаажуулалтын алдагдлыг ялгах нь хамгийн чухал ач холбогдолтой юм. Эдгээр ойлголтыг ойлгох нь гүнзгий суралцах загварынхаа үр нөлөө, ерөнхий чадварыг ойлгохыг зорьж буй дадлагажигчдад маш чухал юм. Эдгээр нэр томъёоны нарийн ширийнийг судлахын тулд
Аль алгоритмд нөгөөгөөсөө илүү мэдээлэл хэрэгтэйг яаж мэдэх вэ?
Машин сургалтын салбарт өөр өөр алгоритмд шаардагдах өгөгдлийн хэмжээ нь тэдгээрийн нарийн төвөгтэй байдал, ерөнхийлөн тодорхойлох чадвар, шийдэж буй асуудлын мөн чанараас хамаарч өөр өөр байж болно. Аль алгоритмд нөгөөгөөсөө илүү өгөгдөл хэрэгтэйг тодорхойлох нь үр дүнтэй машин сургалтын системийг зохион бүтээхэд чухал хүчин зүйл болдог. Үүнд янз бүрийн хүчин зүйлсийг авч үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Сургалт ба үнэлгээний хооронд ихэвчлэн санал болгож буй өгөгдлийг хуваах нь 80% -аас 20% байна уу?
Машин сургалтын загварт сургалт ба үнэлгээний хоорондох ердийн хуваагдал нь тогтмол биш бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарч өөр өөр байж болно. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө өгөгдлийн нэлээд хэсгийг сургалтанд хуваарилахыг зөвлөж байна, ихэвчлэн ойролцоогоор 70-80%, үлдсэн хэсгийг үнэлгээнд зориулж нөөцөлж, ойролцоогоор 20-30% байх болно. Энэ хуваагдал нь үүнийг баталгаажуулдаг
Загварыг сургах, үнэлэхэд бусад өгөгдлийг ашиглах шаардлагатай юу?
Машин сургалтын салбарт загваруудыг сургах, үнэлэхэд нэмэлт өгөгдлийг ашиглах нь үнэхээр зайлшгүй шаардлагатай юм. Нэг өгөгдлийн багц ашиглан загваруудыг сургах, үнэлэх боломжтой боловч бусад өгөгдлийг оруулах нь загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно. Энэ нь ялангуяа үнэн юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хэрэв өгөгдлийн багц том бол үнэлгээ бага шаардагдах бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсгийг багасгаж болно гэсэн үг үү?
Машин сургалтын салбарт мэдээллийн багцын хэмжээ нь үнэлгээний үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн багцын хэмжээ болон үнэлгээний шаардлагуудын хоорондын хамаарал нь нарийн төвөгтэй бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Туршилтын өгөгдлийн багц гэж юу вэ?
Туршилтын өгөгдлийн багц нь машин сургалтын хүрээнд, бэлтгэгдсэн машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг өгөгдлийн дэд хэсэг юм. Энэ нь загварыг сургахад ашигладаг сургалтын мэдээллийн багцаас ялгаатай. Туршилтын мэдээллийн багцын зорилго нь хэр сайн болохыг үнэлэх явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
Тохирох сургалтын түвшинг сонгох нь яагаад чухал вэ?
Сургалтын үйл явц болон мэдрэлийн сүлжээний загварын ерөнхий гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг учраас сургалтын зохих түвшинг сонгох нь гүнзгий сургалтын салбарт нэн чухал юм. Сурах хурд нь сургалтын үе шатанд загвар параметрүүдээ шинэчлэх алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Сайн сонгогдсон суралцах түвшин нь хүргэж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцах явцад MNIST мэдээллийн багцтай ажиллахад өгөгдлийг холих нь яагаад чухал вэ?
Гүнзгий суралцах явцад MNIST мэдээллийн багцтай ажиллахад өгөгдлийг холих нь чухал алхам юм. MNIST өгөгдлийн багц нь компьютерийн хараа болон машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг жишиг мэдээллийн багц юм. Энэ нь гар бичмэл цифрүүдийн том цуглуулгаас бүрдэх бөгөөд зураг тус бүрт дүрслэгдсэн цифрийг харгалзах шошготой. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцахад өгөгдлийг сургалт, турших мэдээллийн багц болгон хуваах зорилго нь юу вэ?
Гүнзгий суралцах явцад өгөгдлийг сургалтад хуваах, өгөгдлийн багцыг турших зорилго нь бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэх явдал юм. Энэхүү дадлага нь загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг хэр сайн таамаглаж чадахыг үнэлэх, загвар нь хэт мэргэшсэн үед үүсдэг хэт тохируулалтаас зайлсхийхэд зайлшгүй шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд, Шалгалтын тойм