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
Машины сургалтын явцад гажуудлыг хэрхэн илрүүлэх, эдгээр хэвийхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Машин сургалтын загварт хэвийсэн байдлыг илрүүлэх нь шударга, ёс зүйтэй AI системийг хангах чухал тал юм. Өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, онцлогийг сонгох, загвар сургах, байршуулах зэрэг машин сургалтын дамжуулах хоолойн янз бүрийн үе шатуудаас хазайлт үүсч болно. Өргөтгөсөн байдлыг илрүүлэхэд статистик дүн шинжилгээ, домайн мэдлэг, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний хослол орно. Энэ хариуд бид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машин сургалтын алгоритмууд нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг урьдчилан таамаглах эсвэл ангилж сурах боломжтой. Шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээхэд юу багтдаг вэ?
Машины сургалтын явцад шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээх нь хэд хэдэн үндсэн алхам, анхаарах зүйлсийг багтаадаг. Шошгогүй өгөгдөл нь урьдчилан тодорхойлсон зорилтот шошго эсвэл категоригүй өгөгдлийг хэлнэ. Зорилго нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг үнэн зөв таамаглах эсвэл ангилах загваруудыг бий болгоход оршино.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Үнэлгээ яагаад сургалтанд 80%, үнэлгээ өгөхөд 20% байдаг ч эсрэгээрээ биш юм бэ?
Жингийн 80%-ийг сургалтад, 20%-ийг машин сургалтын хүрээнд үнэлэхэд хуваарилах нь хэд хэдэн хүчин зүйл дээр үндэслэсэн стратегийн шийдвэр юм. Энэхүү хуваарилалт нь сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох, загварын гүйцэтгэлийн үнэн зөв үнэлгээг хангах хооронд тэнцвэрийг бий болгох зорилготой юм. Энэ хариултанд бид шалтгааныг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
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
Хугацааны цувааны өгөгдлийн шинжилгээнд зориулж түүврээс гадуурх багц өгөгдлийг бид хэрхэн салгах вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) гэх мэт гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан цагийн цувааны өгөгдлийн шинжилгээг хийхийн тулд түүврээс гадуурх олон тооны өгөгдлийг салгах нь чухал юм. Энэхүү түүврээс гадуурх багц нь үл үзэгдэх өгөгдөл дээр бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэхэд маш чухал юм. Судалгааны энэ чиглэлээр, ялангуяа анхаарч байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Crypto RNN дарааллыг хэвийн болгох, үүсгэх, Шалгалтын тойм
Шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар үнэн зөв таамаглал гаргахын тулд өгөгдлийн багц дээр загварыг сургах, гадаад зураг дээрх гүйцэтгэлийг үнэлэх нь ямар ач холбогдолтой вэ?
Өгөгдлийн багц дээр загварыг сургах, түүний гүйцэтгэлийг гадаад зураг дээр үнэлэх нь Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах чиглэлээр маш чухал юм. Энэхүү загвар нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр үнэн зөв таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. By
Бид сургалтын мэдээллээ хэрхэн сургалт, туршилтын багц болгон хуваах вэ? Энэ алхам яагаад чухал вэ?
Нохой, муур хоёрыг ялгах мэдрэлийн сүлжээг (CNN) үр дүнтэй сургахын тулд сургалтын өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах нь чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэ алхам нь бат бөх, найдвартай загвар боловсруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд би яаж хийх талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх нь загварын үр нөлөө, найдвартай байдлыг үнэлэх чухал алхам юм. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow-тэй гүнзгий суралцахад туршилтын явцад бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашиглаж болох хэд хэдэн арга техник, хэмжүүр байдаг. Эдгээр
TensorFlow дахь туршилтын өгөгдлийн багцыг ашиглан бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлалыг хэрхэн үнэлэх вэ?
TensorFlow дахь туршилтын өгөгдлийн багцыг ашиглан бэлтгэгдсэн загварын үнэн зөвийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн алхамыг дагах шаардлагатай. Энэ процесс нь бэлтгэгдсэн загварыг ачаалах, туршилтын өгөгдлийг бэлтгэх, нарийвчлалын хэмжигдэхүүнийг тооцоолох зэрэг орно. Нэгдүгээрт, бэлтгэгдсэн загварыг TensorFlow орчинд ачаалах шаардлагатай. Үүнийг ашиглан хийж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Өгөгдөл дээр сургалт, туршилт хийх, Шалгалтын тойм