Хяналттай, хараа хяналтгүй, бататгасан сургалтын аргуудын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Хяналттай, хяналтгүй, бататгасан сургалт нь машин сургалтын салбарт гурван өөр арга юм. Арга тус бүр нь янз бүрийн төрлийн асуудлыг шийдвэрлэх, тодорхой зорилгод хүрэхийн тулд өөр өөр арга техник, алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр аргуудын ялгааг судалж, тэдгээрийн шинж чанар, хэрэглээний талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгье. Хяналттай сургалт нь нэг төрөл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Сургалтанд хэр их мэдээлэл шаардлагатай вэ?
Хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд сургалтанд хэр их мэдээлэл шаардлагатай вэ гэдэг асуудал маш чухал юм. Машин сургалтын загварыг сургахад шаардагдах өгөгдлийн хэмжээ нь асуудлын нарийн төвөгтэй байдал, олон талт байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Өгөгдлийг илэрхийлэх функцууд нь тоон форматтай байх ёстой бөгөөд онцлог багануудад зохион байгуулагдах ёстой юу?
Машин сургалтын салбарт, ялангуяа үүлэн дэх сургалтын загварт зориулсан том өгөгдлийн хүрээнд өгөгдлийн дүрслэл нь сургалтын үйл явцыг амжилттай явуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн бие даасан хэмжигдэхүйц шинж чанар буюу шинж чанарууд нь онцлог шинж чанаруудын баганад зохион байгуулагддаг. Байж байхад
K хамгийн ойрын хөршийн алгоритмд итгэх итгэл ба нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
Хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритмд итгэх итгэл ба нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь энэхүү машин сургалтын аргын гүйцэтгэл, найдвартай байдлыг ойлгох чухал тал юм. KNN нь хэв маягийг таних, регрессийн шинжилгээ хийхэд өргөн хэрэглэгддэг параметрийн бус ангиллын алгоритм юм. Энэ нь ижил төстэй тохиолдлууд байх магадлалтай гэсэн зарчим дээр суурилдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн ойрын хөршүүдийн алгоритмын тойм, Шалгалтын тойм
Олон хэмжээст орон зайн хоёр цэгийн хоорондох Евклидийн зайг хэрхэн тооцоолох вэ?
Евклидийн зай нь математикийн үндсэн ойлголт бөгөөд хиймэл оюун ухаан, машин суралцах зэрэг янз бүрийн салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь олон хэмжээст орон зайн хоёр цэгийн хоорондох шулуун шугамын зайны хэмжүүр юм. Машин сургалтын хүрээнд Евклидийн зайг ихэвчлэн ижил төстэй хэмжүүр болгон ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Евклидийн зай, Шалгалтын тойм
Өөр өөр алгоритмууд болон цөмүүд нь машин сургалтын регрессийн загварын нарийвчлалд хэрхэн нөлөөлж болох вэ?
Янз бүрийн алгоритмууд болон цөмүүд нь машин сургалтын регрессийн загварын нарийвчлалд чухал нөлөө үзүүлдэг. Регрессийн хувьд оролтын багц шинж чанарт тулгуурлан тасралтгүй үр дүнгийн хувьсагчийг таамаглах зорилготой. Алгоритм болон цөмийн сонголт нь тухайн загвар дахь үндсэн хэв маягийг хэр сайн барихад нөлөөлдөг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
Ухаалаг хээрийн түймэр мэдрэгчийг ашиглан 89 хувийн нарийвчлалд хүрэхийн ач холбогдол юу вэ?
Ухаалаг хээрийн түймэр мэдрэгчийг ашиглан 89% -ийн нарийвчлалтай байх нь ой хээрийн түймрийг урьдчилан таамаглахад машин сургалтыг ашиглахад чухал ач холбогдолтой юм. Энэхүү нарийвчлалын түвшин нь ой хээрийн түймрийг үнэн зөв тодорхойлох, урьдчилан таамаглахад мэдрэгчийн үр нөлөө, найдвартай байдлыг илэрхийлдэг. Ухаалаг Wildfire мэдрэгч нь машин сургалтын алгоритмуудыг, ялангуяа TensorFlow-ийг ашигладаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Ой хээрийн түймрийг урьдчилан таамаглахад машины сургалтыг ашиглах, Шалгалтын тойм
TensorFlow Privacy нь машин сургалтын загваруудыг сургах явцад хэрэглэгчийн нууцлалыг хамгаалахад хэрхэн тусалдаг вэ?
TensorFlow Privacy нь машин сургалтын загваруудыг сургах явцад хэрэглэгчийн нууцлалыг хамгаалахад тусалдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь сургалтын үйл явцад хамгийн сүүлийн үеийн нууцлалыг хамгаалах арга техникийг нэвтрүүлж, улмаар хэрэглэгчийн эмзэг мэдээллийг ил гаргах эрсдлийг бууруулж, үүнд хүрдэг. Энэхүү шинэлэг бүтэц нь нууцлалыг эрхэмлэдэг машин сургалтын цогц шийдлийг гаргаж, хэрэглэгчийн өгөгдлийг баталгаажуулдаг.