Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
TensorFlow Playground нь Google-ээс хөгжүүлсэн интерактив вэбд суурилсан хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний үндсийг судлах, ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид өөр өөр мэдрэлийн сүлжээний архитектур, идэвхжүүлэх функцууд болон өгөгдлийн багцуудыг туршиж үзэх боломжтой визуал интерфейсээр хангадаг бөгөөд тэдгээрийн загвар гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг ажиглах боломжтой. TensorFlow тоглоомын талбай бол үнэ цэнэтэй нөөц юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд илүү том өгөгдлийн багц нь хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд өргөн хүрээтэй мэдээллийн цуглуулгыг хэлнэ. Илүү том өгөгдлийн багцын ач холбогдол нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх чадварт оршдог. Өгөгдлийн багц том байх үед түүнд агуулагддаг
Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үйл ажиллагааг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын явцад суралцдаггүй; үүний оронд тэд сургалтын үйл явцыг өөрөө хянадаг. Үүний эсрэгээр жин гэх мэт загварын параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Vision API-д объект танихад зориулсан урьдчилан тодорхойлсон ангилал юу вэ?
Google Cloud-ийн машин сургалтын чадавхийн нэг хэсэг болох Google Vision API нь объект таних зэрэг дүрсийг ойлгох дэвшилтэт функцуудыг санал болгодог. Объект таних хүрээнд API нь зураг доторх объектуудыг үнэн зөв тодорхойлохын тулд урьдчилан тодорхойлсон категориудыг ашигладаг. Эдгээр урьдчилан тодорхойлсон категориуд нь API-ийн машин сургалтын загваруудыг ангилах лавлах цэг болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Объект илрүүлэх
Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
Чуулганы сургалт нь системийн ерөнхий гүйцэтгэл, урьдчилан таамаглах чадварыг сайжруулахын тулд олон загварыг хослуулсан машин сургалтын техник юм. Ансамблийн сургалтын үндсэн санаа нь олон загваруудын таамаглалыг нэгтгэснээр үр дүнд бий болсон загвар нь оролцож буй бие даасан загваруудын аль нэгийг давж гарахад оршино. Хэд хэдэн өөр хандлага байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын салбарт тохирох алгоритмыг сонгох нь аливаа төслийг амжилттай хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сонгосон алгоритм нь тодорхой даалгаварт тохиромжгүй тохиолдолд энэ нь оновчтой бус үр дүн, тооцооллын зардлыг нэмэгдүүлэх, нөөцийг үр ашиггүй ашиглахад хүргэдэг. Тиймээс заавал байх ёстой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудын хүрээнд асинхрон сургалтын функцийг ашиглах нь туйлын хэрэгцээ биш боловч загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой. Асинхрон сургалтын функцууд нь тооцоолол хийх боломжийг олгох замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох
Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
Машин сургалтын загвар дахь эрин үеийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь тухайн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн нөлөөлдөг чухал тал юм. Эрин үе гэдэг нь сургалтын бүх мэдээллийн багцыг нэг удаа бүрэн дамжуулж байгааг хэлнэ. Эрин үеийн тоо нь таамаглалын үнэн зөв байдалд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
Энэхүү багц нь TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL)-ийн API-тай хөрш зэргэлдээх нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багцыг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. NSL нь график бүтэцтэй өгөгдлийг сургалтын процесст нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо бөгөөд онцлог өгөгдөл болон график өгөгдлийг хоёуланг нь ашиглан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Ашиглах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт