Унших материалд "зөв алгоритм сонгох" тухай ярих нь үндсэндээ бүх боломжит алгоритмууд аль хэдийн байгаа гэсэн үг үү? Алгоритм нь тодорхой асуудалд "зөв" гэдгийг бид яаж мэдэх вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт платформуудын хиймэл оюун ухааны хүрээнд "зөв алгоритмыг сонгох" талаар ярилцахдаа энэ сонголт нь стратегийн болон техникийн шийдвэр гэдгийг ойлгох нь чухал. Энэ нь зөвхөн өмнө нь байгаа алгоритмуудын жагсаалтаас сонгох тухай биш юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Тодорхой машин сургалтын стратеги, загварыг хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ?
Машин сургалтын талбарт тодорхой стратеги хэрэгжүүлэх, ялангуяа Google Cloud Machine Learning орчинд гүн мэдрэлийн сүлжээ болон тооцоологчдыг ашиглах үед хэд хэдэн үндсэн дүрмүүд болон параметрүүдийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр удирдамж нь сонгосон загвар эсвэл стратегийн зохистой байдал, боломжит амжилтыг тодорхойлоход тусалдаг ба үүнийг баталгаажуулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Шугаман загвараас гүнзгий суралцахад шилжих цаг болсныг ямар үзүүлэлтүүд харуулж байна вэ?
Шугаман загвараас гүнзгий суралцах загвар руу хэзээ шилжихийг тодорхойлох нь машин сургалтын болон хиймэл оюун ухааны салбарт чухал шийдвэр юм. Энэхүү шийдвэр нь даалгаврын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдөл, тооцооллын нөөц, одоо байгаа загварын гүйцэтгэл зэрэг олон хүчин зүйлээс хамаардаг. Шугаман
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
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
Машин сургалтын загварт ямар тодорхойлолт байдаг вэ?
Машин сургалтын загвар гэдэг нь тодорхой програмчлагдсангүйгээр таамаглал эсвэл шийдвэр гаргахын тулд өгөгдлийн багц дээр сургагдсан математик дүрслэл эсвэл алгоритмыг хэлнэ. Энэ нь хиймэл оюун ухааны салбарын үндсэн ойлголт бөгөөд дүрсийг танихаас эхлээд байгалийн хэлийг боловсруулах хүртэл янз бүрийн хэрэглээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. онд
K-ийн сонголт нь K хамгийн ойрын хөршүүдийн ангилалд хэрхэн нөлөөлөх вэ?
Ангиллын үр дүнг тодорхойлоход хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритм дахь K-ийн сонголт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. K нь шинэ өгөгдлийн цэгийг ангилахад хамгийн ойрын хөршүүдийн тоог илэрхийлнэ. Энэ нь хэвийсэн хэлбэлзэл, шийдвэрийн хил хязгаар, KNN алгоритмын ерөнхий гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг. K-ийн утгыг сонгохдоо,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн ойрын хөршүүдтэй ангиллын танилцуулга, Шалгалтын тойм
TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow Extended гэсэн үгийн товчлол болох TFX дахь үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь машин сургалтын ерөнхий шугамд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үүний зорилго нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлж, үр дүнтэй байдлын талаар үнэ цэнэтэй ойлголт өгөх явдал юм. Загваруудын хийсэн таамаглалыг үндсэн үнэний шошготой харьцуулснаар Үнэлгээний бүрэлдэхүүн хэсэг нь идэвхжүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Тархсан боловсруулалт ба бүрэлдэхүүн хэсэг, Шалгалтын тойм
ML програмыг боловсруулахдаа ML-д онцгой анхаарах зүйл юу вэ?
Машин сургалтын (ML) програмыг боловсруулахдаа ML-д хамаарах хэд хэдэн зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. ML загварын үр ашиг, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахын тулд эдгээр анхаарах зүйлс чухал юм. Энэ хариултанд бид хөгжүүлэгчдийн анхаарах ёстой ML-д хамаарах зарим чухал асуудлуудын талаар ярилцах болно.
Машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд үнэлгээний өгөгдөл ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Үнэлгээний өгөгдөл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь загвар хэр сайн ажиллаж байгаа талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, тухайн асуудлыг шийдвэрлэхэд түүний үр нөлөөг үнэлэхэд тусалдаг. Google Cloud Machine Learning болон Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүдийн хүрээнд үнэлгээний өгөгдөл нь үүрэг гүйцэтгэдэг
Загвар сонгох нь машин сургалтын төслүүдийн амжилтанд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Загвар сонгох нь машин сургалтын төслийн чухал хэсэг бөгөөд тэдний амжилтанд ихээхэн хувь нэмэр оруулдаг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон машин сургалтын Google хэрэгслүүдийн хүрээнд загвар сонгохын ач холбогдлыг ойлгох нь үнэн зөв, найдвартай үр дүнд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай. Загвар сонгох нь
- 1
- 2