Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт (NSL) нь муур, нохойн олон зураг дээр хэрэглэгдэж байгаа зураг дээр үндэслэн шинэ зураг үүсгэх үү?
Neural Structured Learning (NSL) нь Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын систем бөгөөд стандарт функцын оролтоос гадна бүтэцлэгдсэн дохиог ашиглан мэдрэлийн сүлжээг сургах боломжийг олгодог. Энэ хүрээ нь загвар гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд хөшүүрэг болох өвөрмөц бүтэцтэй өгөгдөлтэй хувилбаруудад ялангуяа ашигтай байдаг. Байхтай холбоотой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
Сургалтын багцыг дахин ашиглах боломжтой юу, энэ нь бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэлд ямар нөлөө үзүүлэх вэ?
Машины сургалтанд сургалтын багцыг дахин дахин ашиглах нь сургагдсан загварын гүйцэтгэлд чухал нөлөө үзүүлэх нийтлэг практик юм. Сургалтын ижил өгөгдлийг дахин дахин ашигласнаар загвар нь алдаанаасаа суралцаж, урьдчилан таамаглах чадвараа сайжруулж чадна. Гэсэн хэдий ч боломжит давуу болон сул талуудыг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Гүнзгий суралцах загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ хэд вэ?
Гүнзгий сургалтын загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ нь боломжит тооцооллын нөөц, загварын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдлийн багцын хэмжээ зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Ерөнхийдөө багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын параметрүүдийг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм
Загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд баталгаажуулалтын алдагдлын хэмжүүр яагаад чухал вэ?
Баталгаажуулалтын алдагдлын хэмжигдэхүүн нь гүнзгий сургалтын талбар дахь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь загвар нь үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээр хэр сайн ажиллаж байгаа талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, судлаачид болон дадлагажигчдад загвар сонгох, гиперпараметр тохируулах, ерөнхийлөлт хийх чадварын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг. Баталгаажуулалтын алдагдлыг хянах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, TensorBoard, TensorBoard ашиглан загваруудыг шинжлэх, Шалгалтын тойм
Датасетийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваахын өмнө холих зорилго нь юу вэ?
Датасетийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваахын өмнө холих нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа өөрийн хамгийн ойрын хөршийн K алгоритмыг ашиглахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ процесс нь өгөгдлийг санамсаргүй байдлаар хуваахыг баталгаажуулдаг бөгөөд энэ нь загвар гүйцэтгэлийн шударга, найдвартай үнэлгээнд хүрэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Холих гол шалтгаан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Өөрийн хамгийн ойрын хөршүүдийн алгоритмыг ашиглах, Шалгалтын тойм
Туршилтын таамаглалын хүрээнд детерминацийн коэффициент (R-квадрат) юуг хэмждэг вэ?
R-squared гэж нэрлэгддэг детерминацийн коэффициент нь машин сургалтын таамаглалыг шалгахад хэрэглэгддэг статистик хэмжүүр юм. Энэ нь регрессийн загварт нийцсэн байдлын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, бие даасан хувьсагчаар тайлбарлаж болох хамааралтай хувьсагчийн дисперсийн эзлэх хувийг үнэлэхэд тусалдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Таамаглалыг туршиж байна, Шалгалтын тойм
Регрессийн сургалт, туршилтанд зөв алгоритм, параметрүүдийг сонгох нь яагаад чухал вэ?
Регрессийн сургалт, туршилтанд зөв алгоритм, параметрүүдийг сонгох нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт хамгийн чухал юм. Регресс нь хамааралтай хувьсагч ба нэг буюу хэд хэдэн бие даасан хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг загварчлахад ашигладаг хяналттай сургалтын арга юм. Энэ нь урьдчилан таамаглах, урьдчилан таамаглах ажилд өргөн хэрэглэгддэг. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
ML Insights гурвалжингийн дагуу бизнесийн загварын гүйцэтгэлд асуудал гарсан тохиолдолд зөрчиж болох гурван боломжит таамаглал юу вэ?
ML Insights гурвалжин нь бизнесийн хувьд загварын гүйцэтгэлд асуудал гарсан үед зөрчигдөж болзошгүй таамаглалуудыг тодорхойлоход тусалдаг хүрээ юм. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow Fundamentals ба TensorFlow Extended (TFX)-ийн хүрээнд энэхүү хүрээ нь загварын ойлголт болон технологийн огтлолцол дээр төвлөрдөг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
Регрессийн асуудалд өгөгдлийг хэвийн болгох нь яагаад чухал вэ, энэ нь загварын гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
Өгөгдлийг хэвийн болгох нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг тул регрессийн асуудалд шийдвэрлэх алхам юм. Энэ утгаараа нормчилол гэдэг нь оролтын шинж чанарыг тогтмол хэмжээнд хүргэх үйл явцыг хэлнэ. Ингэснээр бид бүх шинж чанарууд ижил төстэй масштабтай байхыг баталгаажуулж, тодорхой шинж чанаруудыг давамгайлахаас сэргийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, 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
- 1
- 2