Хяналттай болон хяналтгүй сургалтын арга барилыг нэгэн зэрэг хэрэгжүүлдэг хиймэл оюун ухааны загвартай сургалтын төрөл байдаг уу?
Машин сургалтын талбар нь янз бүрийн төрлийн өгөгдөл, асуудалд тохирсон төрөл бүрийн арга зүй, парадигмуудыг хамардаг. Эдгээр парадигмуудын дотроос хяналттай болон хяналтгүй суралцах нь хамгийн үндсэн хоёр зүйл юм. Хяналттай сургалт нь оролтын өгөгдлийг зөв гаралттай хослуулсан шошготой өгөгдлийн багц дээр загварыг сургах явдал юм. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хувиралт мэдрэлийн сүлжээ нь практик хэрэглээний үүднээс гүнзгий суралцах загваруудын ач холбогдол багатай ангилалд тооцогддог уу?
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь гүн гүнзгий суралцах загваруудын маш чухал ангилал, ялангуяа практик хэрэглээний хүрээнд. Тэдний ач холбогдол нь орон зайн өгөгдөл, хэв маягийг боловсруулахад тусгайлан тохируулсан өвөрмөц архитектурын дизайнаас үүдэлтэй бөгөөд энэ нь зураг, видео өгөгдөлтэй холбоотой ажлуудад онцгой тохиромжтой болгодог. Энэ хэлэлцүүлэг нь үндсэн зүйлийг авч үзэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, TensorFlow-ийн үндсүүд
Хагас удирдлагатай сургалтын зарим жишээ юу вэ?
Хагас хяналттай сургалт нь хяналттай сургалт (бүх өгөгдөл шошготой) болон хяналтгүй сургалтын (ямар ч өгөгдөл шошгогүй) хооронд хамаарах машин сургалтын парадигм юм. Хагас хяналттай сургалтанд алгоритм нь бага хэмжээний шошготой өгөгдөл болон шошгогүй их хэмжээний өгөгдлийн хослолоос суралцдаг. Энэ арга нь ялангуяа авах үед ашигтай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Замын тэмдэг илрүүлэх функцээс гадна хилийн олон өнцөгт мэдээллийг хэрхэн ашиглах вэ?
Google Vision API-аас өгсөн хилийн олон өнцөгт мэдээллийг газрын тэмдэглэгээг илрүүлэх функцээс гадна зургийн ойлголт, дүн шинжилгээг сайжруулахын тулд янз бүрийн аргаар ашиглаж болно. Хязгаарлах олон өнцөгтийн оройнуудын координатуудаас бүрдэх энэхүү мэдээлэл нь янз бүрийн зорилгоор ашиглах боломжтой үнэ цэнэтэй ойлголтуудыг санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Газрын тэмдэглэгээг илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Гүн мэдрэлийн сүлжээг яагаад гүн гэж нэрлэдэг вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээг зангилааны тоо гэхээсээ илүү олон давхаргатай учир "гүн" гэж нэрлэдэг. "Гүн" гэсэн нэр томъёо нь сүлжээний гүнийг хэлдэг бөгөөд энэ нь түүний давхаргын тоогоор тодорхойлогддог. Давхарга бүр нь оролт дээр тооцооллыг гүйцэтгэдэг мэдрэлийн эс гэж нэрлэгддэг олон тооны зангилаанаас бүрддэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
CNN-д ангийн шошгыг илэрхийлэхэд нэг халуун векторыг хэрхэн ашиглаж болох вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) дахь ангийн шошгыг илэрхийлэхэд нэг халуун векторыг ихэвчлэн ашигладаг. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт CNN нь дүрс ангилах ажилд тусгайлан зориулсан гүнзгий суралцах загвар юм. CNN-д нэг халуун векторыг хэрхэн ашигладагийг ойлгохын тулд бид эхлээд ангийн шошго, тэдгээрийн дүрслэлийг ойлгох хэрэгтэй.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн үндсэн алхамууд юу вэ?
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, дүрсийг сегментчлэх зэрэг компьютерийн харааны төрөл бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий суралцах загварын нэг төрөл юм. Судалгааны энэ талбарт CNN нь зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг автоматаар сурч, гаргаж авах чадвараараа өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Хувьсах мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) -ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Нохой, муурыг тодорхойлоход CNN загварын гүйцэтгэлийг бид хэрхэн үнэлэх вэ, 85% -ийн нарийвчлал нь энэ нөхцөлд юуг харуулж байна вэ?
Нохой, муурыг тодорхойлоход эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хэд хэдэн хэмжигдэхүүнийг ашиглаж болно. Нэг нийтлэг хэмжигдэхүүн бол үнэлэгдсэн зургийн нийт тоонд зөв ангилагдсан зургийн эзлэх хувийг хэмждэг нарийвчлал юм. Энэ нөхцөлд 85% -ийн нарийвчлал нь загварыг зөв тодорхойлсон болохыг харуулж байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм
Зургийг ангилах ажилд ашигладаг конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) загварын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) нь дүрс ангилах ажилд өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий суралцах загварын нэг төрөл юм. CNN нь харааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан бөгөөд компьютерийн харааны янз бүрийн ажлуудад хамгийн сүүлийн үеийн гүйцэтгэлд хүрсэн. Зургийг ангилах ажилд ашигладаг CNN загварын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь
Муур, нохой хоёрыг нугалсан мэдрэлийн сүлжээ ашиглан тодорхойлох хүрээнд зураг, тэдгээрийн ангиллыг дүрслэн харуулахын зорилго юу вэ?
Муур болон нохойг тодорхойлохын тулд зураг, тэдгээрийн ангилалыг дүрслэн харуулах нь мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хэд хэдэн чухал зорилготой. Энэ үйл явц нь сүлжээний дотоод үйл ажиллагааг ойлгоход тусалдаг төдийгүй түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сурсан дүрслэлийн талаархи ойлголтыг олж авахад тусалдаг. Нэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг ашиглаж байна, Шалгалтын тойм