CNN-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь ямар ашигтай вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын явцад өгөгдлийг багцлах нь загварын ерөнхий үр ашиг, үр дүнтэй байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Өгөгдлийн дээжийг багц болгон бүлэглэснээр бид орчин үеийн техник хангамжийн зэрэгцээ боловсруулалтын чадварыг ашиглаж, санах ойн ашиглалтыг оновчтой болгож, сүлжээг нэгтгэх чадварыг сайжруулж чадна. Энэ нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
GPU эсвэл TPU гэх мэт техник хангамжийн хурдасгуурууд TensorFlow дахь сургалтын явцыг хэрхэн сайжруулах вэ?
Graphics Processing Units (GPUs) болон Tensor Processing Units (TPUs) зэрэг техник хангамжийн хурдасгуурууд нь TensorFlow дахь сургалтын үйл явцыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр хурдасгуурууд нь параллель тооцоолол хийх зориулалттай бөгөөд матрицын үйлдлүүдийг оновчтой болгож, гүнзгий суралцах ажлын ачаалалд өндөр үр ашигтай болгодог. Энэ хариултанд бид GPU болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow өндөр түвшний API, Загвараа бүтээх, сайжруулах, Шалгалтын тойм
TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратеги API гэж юу вэ, энэ нь хуваарилагдсан сургалтыг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ?
TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратегийн API нь олон төхөөрөмж болон машинуудад тооцооллыг түгээх, масштаблах өндөр түвшний интерфейсээр хангаснаар хуваарилагдсан сургалтыг хялбаршуулдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд загвараа илүү хурдан, үр дүнтэй сургахын тулд олон GPU эсвэл бүр олон машинуудын тооцооллын хүчийг хялбархан ашиглах боломжийг олгодог. Тархсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow 2.0, TensorFlow 2.0 програмын танилцуулга, Шалгалтын тойм
GPU болон TPU нь машин сургалтын загваруудын сургалтыг хэрхэн хурдасгадаг вэ?
GPU (Graphics Processing Units) ба TPUs (Tensor Processing Units) нь машин сургалтын загваруудыг сургах ажлыг ихээхэн хурдасгадаг тусгай техник хангамжийн хурдасгуурууд юм. Тэд их хэмжээний өгөгдөл дээр зэрэгцээ тооцооллыг нэгэн зэрэг гүйцэтгэх замаар үүнд хүрдэг бөгөөд энэ нь уламжлалт CPU (Төв боловсруулах нэгж) нь оновчтой биш юм. Энэ хариултанд бид хариулах болно
Өндөр гүйцэтгэлтэй тооцоолол (HPC) гэж юу вэ, нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд яагаад чухал вэ?
Өндөр гүйцэтгэлтэй тооцоолол (HPC) гэдэг нь ихээхэн хэмжээний тооцооллын хүч шаарддаг нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд хүчирхэг тооцоолох нөөцийг ашиглахыг хэлнэ. Энэ нь уламжлалт тооцооллын системээс хамаагүй өндөр хурдаар тооцоолол хийх дэвшилтэт техник, технологийг ашиглах явдал юм. HPC нь шинжлэх ухааны судалгаа, инженерчлэл гэх мэт янз бүрийн салбарт зайлшгүй шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP үндсэн ойлголтууд, Өндөр гүйцэтгэлийн тооцоолол, Шалгалтын тойм
Олон соронзон хальсны Тьюрингийн машинууд нэг соронзон хальсны Тьюрингийн машинаас ямар давуу талтай вэ?
Тооцооллын нарийн төвөгтэй байдлын онолын талбарт олон соронзон хальсны Тюринг машинууд нь нэг соронзон хальснаасаа хэд хэдэн давуу талтай байдаг. Эдгээр давуу талууд нь олон соронзон хальсны Тюринг машинуудад байдаг нэмэлт соронзон хальснаас үүдэлтэй бөгөөд энэ нь илүү үр дүнтэй тооцоолол хийх, асуудлыг шийдвэрлэх чадварыг сайжруулах боломжийг олгодог. Олон соронзон хальсны Тюринг машинуудын нэг гол давуу тал нь олон үйлдлийг нэгэн зэрэг гүйцэтгэх чадвар юм. -тай
TPU v2 pods гэж юу вэ, тэдгээр нь TPU-ийн боловсруулах хүчийг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
TPU v2 pods буюу Tensor Processing Unit version 2 pods нь Google-ээс TPUs (Tensor Processing Units) боловсруулах хүчийг сайжруулах зорилгоор бүтээсэн хүчирхэг техник хангамжийн дэд бүтэц юм. TPU нь машин сургалтын ачааллыг хурдасгах зорилгоор Google-ээс боловсруулсан тусгай чип юм. Эдгээр нь матрицын үйлдлүүдийг үр дүнтэй гүйцэтгэхийн тулд тусгайлан бүтээгдсэн
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, TPU v2 ба v3 руу шумбах, Шалгалтын тойм