Бататгах сургалт, ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт сургалтын өгөгдөл үүсгэхэд загварчлалын орчин ашиглах нь яагаад ашигтай вэ?
Бататгах сургалт (RL)-д сургалтын өгөгдөл үүсгэх загварчлалын орчинг ашиглах нь ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт олон давуу талыг бий болгодог. Эдгээр давуу талууд нь симуляци нь RL-ийн үр дүнтэй алгоритмыг хөгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой сургалтын агентуудад хяналттай, өргөтгөх боломжтой, уян хатан орчинг бүрдүүлэх чадвараас үүдэлтэй юм. Энэ арга нь ялангуяа ашигтай байдаг тул
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
AI харааны загварыг сургахад ашигласан зургийн тоог хэрхэн тодорхойлох вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын чиглэлээр, ялангуяа TensorFlow болон түүнийг компьютерийн хараанд хэрэглэх хүрээнд загвар сургахад ашигласан зургийн тоог тодорхойлох нь загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг юм. Энэ бүрэлдэхүүн хэсгийг ойлгох нь сургалтын өгөгдлөөс үл үзэгдэгчийг нэгтгэх загварын чадавхийг ойлгоход зайлшгүй шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, ML бүхий компьютерийн үндсэн алсын хараа
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
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
Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
Хяналтгүй машин сургалт нь машин сургалтын чухал дэд салбар бөгөөд хаяг шошгогүй өгөгдөл дээр алгоритмуудыг сургах явдал юм. Загвар нь оролт-гаралтын хосыг агуулсан өгөгдлийн багцаас суралцдаг хяналттай сургалтаас ялгаатай нь хяналтгүй сургалт нь хүссэн үр дүнгийн талаар тодорхой зааваргүй өгөгдөлтэй ажилладаг. Хяналтгүй сургалтын үндсэн зорилго нь далд нуугдмал зүйлийг олж тогтоох явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
Машины сургалт нь өгөгдлөөс суралцах чадвартай системийг бий болгох, тэдгээр өгөгдөл дээр үндэслэн шийдвэр гаргах эсвэл таамаглал гаргахад чиглэсэн хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм. Алгоритмыг сонгох нь загвар нь өгөгдлөөс хэрхэн суралцах, үл үзэгдэх орчинд хэр үр дүнтэй ажиллахыг тодорхойлдог тул машин сурахад чухал ач холбогдолтой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Загварын сургалтанд үр дүнтэй ашиглахын өмнө өөрийн өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах автоматжуулсан хэрэгсэл байдаг уу?
Гүнзгий суралцах, хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай ажиллах үед өгөгдлийн багцаа урьдчилан боловсруулах нь тэдгээрийг сургалтын загвар болгон оруулахаас өмнө хийх чухал алхам юм. Таны оруулсан өгөгдлийн чанар, бүтэц нь загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэхүү урьдчилсан боловсруулалт нь нарийн төвөгтэй байж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна
NLG загварын логикийг арилжааны таамаглал гэх мэт NLG-ээс өөр зорилгоор ашиглаж болох уу?
Байгалийн хэлний үүслийн (NLG) загваруудыг арилжааны таамаглал гэх мэт уламжлалт хамрах хүрээнээс нь гадуурх зорилгоор судлах нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээний сонирхолтой огтлолцлыг харуулж байна. Бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг хүний унших боломжтой текст болгон хөрвүүлэхэд ашигладаг NLG загварууд нь онолын хувьд санхүүгийн таамаглал зэрэг бусад домайнуудад тохируулж болох нарийн төвөгтэй алгоритмуудыг ашигладаг. Энэ боломж нь үүнээс үүдэлтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Байгалийн хэлийг бий болгох
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