Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр алгоритмууд нь хүний тархины бүтцээс санаа авсан, хоорондоо холбогдсон зангилааны давхаргуудаас бүрддэг. Мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, ашиглахын тулд хэд хэдэн үндсэн параметрүүдийг дагаж мөрдөх шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TensorBoard гэж юу вэ?
TensorBoard нь Google-ийн нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан болох TensorFlow-тай ихэвчлэн холбоотой байдаг машин сургалтын талбарт хүчирхэг дүрслэх хэрэгсэл юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын загваруудыг ойлгох, дибаг хийх, гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход туслах зорилготой юм. TensorBoard нь хэрэглэгчид өөрсдийнхөө янз бүрийн талыг дүрслэн харуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
TensorFlow гэж юу вэ?
TensorFlow нь Google-ээс боловсруулсан, хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгох зорилготой юм. TensorFlow нь уян хатан, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар гэдгээрээ алдартай бөгөөд энэ нь аль алинд нь түгээмэл сонголт болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Ангилагч гэж юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд ангилагч нь тухайн оролтын өгөгдлийн цэгийн ангилал эсвэл ангиллыг урьдчилан таамаглахад сургагдсан загвар юм. Энэ нь алгоритм нь хаяглагдсан сургалтын өгөгдлөөс суралцаж, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр таамаглал дэвшүүлдэг хяналттай сургалтын үндсэн ойлголт юм. Ангилагчийг янз бүрийн хэрэглээнд өргөн ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
TensorFlow-д маш сонирхолтой гүйцэтгэл нь машин сургалтын загваруудыг илүү ойлгомжтой, интерактив хөгжүүлэх боломжийг олгодог горим юм. Энэ нь ялангуяа загвар боловсруулах, дибаг хийх үе шатанд ашигтай байдаг. TensorFlow-д хүсэл тэмүүлэлтэй гүйцэтгэл нь график дээр суурилсан уламжлалт гүйцэтгэлээс ялгаатай нь тодорхой утгыг буцаах үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх арга юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, TensorFlow Eager горим
Яагаад TensorFlow 2.0-ээс сешнүүдийг устгасан бэ?
TensorFlow 2.0-д сеанс гэсэн ойлголтыг идэвхгүй гүйцэтгэхийн тулд хассан, учир нь хүсэл эрмэлзэлтэйгээр гүйцэтгэх нь үйлдлүүдийг шуурхай үнэлж, дибаг хийхэд хялбар болгож, үйл явцыг илүү ойлгомжтой, Pythonic болгодог. Энэ өөрчлөлт нь TensorFlow хэрхэн ажиллаж, хэрэглэгчидтэй харилцах харилцаанд томоохон өөрчлөлтийг харуулж байна. TensorFlow 1.x-д сешнүүдийг ашигладаг байсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх
Машинаар сурдаг хиймэл оюун ухааны загварыг хэрхэн хэрэгжүүлэх вэ?
Машин сургалтын даалгавруудыг гүйцэтгэдэг хиймэл оюун ухааны загварыг хэрэгжүүлэхийн тулд машин сургалтын үндсэн ойлголт, үйл явцыг ойлгох ёстой. Машины сургалт (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд хэсэг бөгөөд системийг тодорхой програмчлахгүйгээр туршлагаас суралцах, сайжруулах боломжийг олгодог. Google Cloud Machine Learning нь платформ болон хэрэгслээр хангадаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning ашиглах тохиолдол мөн үү?
Хайлтын дэвшилтэт чадварууд нь Machine Learning (ML)-ийн гол хэрэглээ юм. Machine Learning алгоритмууд нь тодорхой програмчлагдсангүйгээр урьдчилан таамаглах эсвэл шийдвэр гаргахын тулд өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцаа холбоог тодорхойлох зорилготой юм. Хайлтын дэвшилтэт чадамжийн хүрээнд Machine Learning нь илүү хамааралтай, үнэн зөвөөр хангах замаар хайлтын туршлагыг ихээхэн сайжруулж чадна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Ансамбль сурах гэж юу вэ?
Чуулганы сургалт нь олон загварыг хослуулан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах зорилготой машин сургалтын арга юм. Энэ нь олон сул суралцагчдыг нэгтгэснээр аливаа загвар өмсөгчөөс илүү сайн сурдаг хүчирхэг суралцагчийг бий болгож чадна гэсэн санааг хөшүүрэг болгодог. Энэ аргыг урьдчилан таамаглах нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхийн тулд янз бүрийн машин сургалтын ажилд өргөн ашигладаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ бүгд гиперпараметр мөн үү?
Багцын хэмжээ, эрин үе, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь машин сурахад үнэхээр чухал талууд бөгөөд үүнийг ихэвчлэн гиперпараметр гэж нэрлэдэг. Энэ ойлголтыг ойлгохын тулд нэр томъёо бүрийг тус тусад нь авч үзье. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад загварын жинг шинэчлэхээс өмнө боловсруулсан дээжийн тоог тодорхойлдог гиперпараметр юм. Энэ нь тоглодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам