Тоглогчдын зурсан doodle-ийг хиймэл оюун ухааны хүрээнд тайлбарлах нь юу вэ?
Тоглогчдын зурсан doodles-ийг орчуулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Quick, Draw програмыг ашиглах үед маш сонирхолтой ажил юм. өгөгдлийн багц. Энэ даалгавар нь гараар зурсан ноорогуудыг урьдчилан тодорхойлсон ангилалд таних, ангилахын тулд машин сургалтын техникийг ашиглах явдал юм. Хурдан, зур! Датасет нь 50 сая гаруй зургийн олон нийтэд нээлттэй цуглуулга юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Quick Draw - doodle өгөгдлийн багц
Машин сургалтын төслийн тодорхой эхний даалгавар, үйл ажиллагаанууд юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа машин сургалтын төслийн эхний алхмуудыг хэлэлцэх үед хүн оролцож болох олон төрлийн үйл ажиллагааг ойлгох нь чухал юм. Эдгээр үйл ажиллагаа нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, сургах, нэвтрүүлэх үндсэн суурь болдог. , мөн тус бүр нь үйл явцын өвөрмөц зорилгод үйлчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маягийг загварчлах боломжийг олгодог олон давхар зангилаа буюу нейроноор тодорхойлогддог хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) юм. Энэ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт, ялангуяа даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай нарийн загваруудыг боловсруулахад суурь ойлголт юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
AI харааны загварыг сургахдаа сургалтын эрин үе бүрт өөр өөр зураг ашиглах шаардлагатай юу?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow ашиглан компьютерийн алсын хараатай даалгавруудыг шийдвэрлэхэд загвар сургах үйл явцыг ойлгох нь оновчтой гүйцэтгэлд хүрэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Энэ нөхцөлд гарч ирдэг нийтлэг асуулт бол сургалтын үе шат бүрт өөр өөр зургуудыг ашигладаг эсэх явдал юм. Үүнийг шийдвэрлэхийн тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, ML бүхий компьютерийн үндсэн алсын хараа
Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?
Машин сургалтын үе шатууд нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах, хадгалахад чиглэсэн бүтэцтэй хандлагыг илэрхийлдэг. Эдгээр үе шатууд нь машин сургалтын үйл явц нь системтэй, давтагдах, өргөжүүлэх боломжтой гэдгийг баталгаажуулдаг. Дараах хэсгүүдэд үе шат бүрийг иж бүрэн тоймлон гаргаж, гол үйл ажиллагаа, анхаарах зүйлсийг дэлгэрэнгүй харуулав. 1. Асуудлын тодорхойлолт, мэдээлэл цуглуулах Асуудлын тодорхойлолт
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
TensorBoard нь машин сургалтын хүрээнд загварыг дүрслэн харуулах хэрэгсэл болгон өргөнөөр санал болгодог. Google-ийн хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн машин сургалтын систем болох TensorFlow-ийн хүрээнд түүний алдар нэр онцгой юм. TensorBoard нь сургалтын үйл явц, машин сургалтын гүйцэтгэлийн талаар ойлголт өгөх зорилготой вэб програмуудын иж бүрдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
Машин сургалтын загварыг сургах дараагийн алхмуудад тусдаа өгөгдлийг ашиглах ёстой юу?
Машины сургалтын загваруудыг сургах үйл явц нь ихэвчлэн хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг бөгөөд тус бүр нь загварын үр дүнтэй, үнэн зөв байдлыг хангахын тулд тодорхой өгөгдөл шаарддаг. Машин сургалтын долоон үе шатыг дурьдсанчлан мэдээлэл цуглуулах, мэдээлэл бэлтгэх, загвар сонгох, загварыг сургах, загварыг үнэлэх, параметр тохируулах, таамаглал гаргах зэрэг орно. Эдгээр алхам бүр нь өөр өөр байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Алдагдлыг загвар хэр буруу байгааг хэмжүүр гэж үзэж болох уу?
Гүнзгий суралцах нөхцөл дэх "алдагдал" гэсэн ойлголт нь үнэхээр загварчлалын алдааны хэмжүүр юм. Энэ үзэл баримтлал нь мэдрэлийн сүлжээг хэрхэн сургаж, оновчтой болгохыг ойлгох үндэс суурь юм. Бүрэн ойлголт өгөхийн тулд дэлгэрэнгүй мэдээллийг авч үзье. Гүнзгий суралцахуйн алдагдлыг ойлгох Гүнзгий суралцахуйн хүрээнд загвар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд
PyTorch нь CPU дээр ажиллаж чадах уу?
Facebook-ийн AI Research lab (FAIR)-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан болох PyTorch нь динамик тооцооллын график, ашиглахад хялбар байдгаараа гүнзгий сургалтын салбарт нэр хүндтэй хэрэглүүр болжээ. Дадлагажигч, судлаачдын байнга асуудаг асуултуудын нэг бол PyTorch нь CPU дээр ажиллаж чадах эсэх, ялангуяа нийтлэг байдлыг харгалзан үзэх явдал юм.
TensorFlow.js дээр шууд сургахтай харьцуулахад гүнзгий сургалтын загваруудыг сургахад Python ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Python хэл нь TensorFlow.js дээр шууд сургалтаас ялгаатай нь гүнзгий суралцах загваруудыг сургах гол хэл болж гарч ирсэн. Энэ зорилгоор Python-г TensorFlow.js-ээс илүү ашиглахын давуу тал нь Python-д байдаг баялаг экосистем, сангууд болон гүнзгий суралцах даалгавруудад чухал ач холбогдолтой гүйцэтгэл, өргөтгөх чадвар зэрэг олон талт юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Python дахь сургалтын загвар ба TensorFlow.js руу ачаалах, Шалгалтын тойм