Мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас сэдэвлэсэн тооцооллын загвар юм. Энэ нь хиймэл оюун ухааны үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг, ялангуяа машин сургалтын салбарт. Мэдрэлийн сүлжээ нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг боловсруулах, тайлбарлах зорилготой бөгөөд тэдэнд таамаглал гаргах, хэв маягийг таних, шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл
Аль алгоритм нь ямар өгөгдлийн загварт тохиромжтой вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт тодорхой өгөгдлийн загварт хамгийн тохиромжтой алгоритмыг сонгох нь үнэн зөв, үр дүнтэй үр дүнд хүрэхэд маш чухал юм. Янз бүрийн алгоритмууд нь тодорхой төрлийн өгөгдлийн хэв маягийг боловсруулахад зориулагдсан байдаг бөгөөд тэдгээрийн шинж чанарыг ойлгох нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг ихээхэн сайжруулдаг. Төрөл бүрийн алгоритмуудыг авч үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Гүнзгий суралцах нь гүнзгий мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж ойлгож болох уу?
Гүнзгий суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж үнэхээр тайлбарлаж болно. Гүн суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг олон давхарга бүхий хиймэл мэдрэлийн сүлжээг сургахад чиглэдэг машин сургалтын дэд салбар юм. Эдгээр сүлжээнүүд нь өгөгдлийн шаталсан дүрслэлийг сурч, тэдгээрийг идэвхжүүлэхэд зориулагдсан
Хэт загвар өмссөн гэдгийг яаж таних вэ?
Загвар хэт тохируулагдсан эсэхийг танихын тулд хэт тохируулга гэдэг ойлголт болон түүний машин сурахад үзүүлэх нөлөөг ойлгох хэрэгтэй. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхийлөн өгч чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Энэ үзэгдэл нь загварын таамаглах чадварт сөргөөр нөлөөлж, гүйцэтгэл муутай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Оролтын сувгийн тоо (nn.Conv1d-ийн 2-р параметр) ямар утгатай вэ?
PyTorch-ийн nn.Conv2d функцийн эхний параметр болох оролтын сувгийн тоо нь оролтын зураг дээрх функцын газрын зураг эсвэл сувгийн тоог илэрхийлдэг. Энэ нь зургийн "өнгөт" утгуудын тоотой шууд хамааралгүй, харин дүрсний ялгаатай шинж чанар, хэв маягийн тоог илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet
Хэт тохируулга хэзээ тохиолддог вэ?
Хэт тохируулга нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгийрүүлсэн гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа энэ салбарын үндэс суурь болсон мэдрэлийн сүлжээнд тохиолддог. Хэт тохируулга гэдэг нь машин сургалтын загварыг тодорхой өгөгдлийн багц дээр хэт сайн сургаж, хэт мэргэшсэн тохиолдолд үүсдэг үзэгдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Мэдрэлийн сүлжээ, Мэдрэлийн сүлжээний суурь
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарын үндсэн ойлголт юм. Эдгээр нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас өдөөгдсөн, нарийн төвөгтэй өгөгдлөөс суралцах, таамаглал гаргах чадвартай хүчирхэг загварууд юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хоорондоо холбогдсон хиймэл нейронуудаас бүрдэх тооцооллын загвар юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
AI алгоритмуудыг сургахдаа машин сургалтын талаар ямар уран зохиолын эх сурвалжууд байдаг вэ?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны алгоритмыг сургах чухал хэсэг бөгөөд энэ нь компьютерийг тодорхой програмчлахгүйгээр туршлагаас суралцах, сайжруулах боломжийг олгодог. AI алгоритмуудыг сургахдаа машин сургалтын талаар иж бүрэн ойлголттой болохын тулд холбогдох уран зохиолын эх сурвалжийг судлах нь чухал юм. Энэ хариултанд би уран зохиолын дэлгэрэнгүй жагсаалтыг өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
DNN-д илүү олон зангилаа нэмэхийн давуу болон сул талууд юу вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээнд (DNN) илүү олон зангилаа нэмэх нь давуу болон сул талуудтай байж болно. Эдгээрийг ойлгохын тулд DNN гэж юу болох, хэрхэн ажилладаг талаар тодорхой ойлголттой байх нь чухал юм. DNN нь бүтэц, үйл ажиллагааг дуурайх зориулалттай хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго юу вэ?
Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго нь сургалтын өгөгдлийг загварт давтах замаар үзүүлэх замаар мэдрэлийн сүлжээг сургах явдал юм. Эрин үе нь сургалтын мэдээллийн багцыг бүхэлд нь дамжих нэг үе гэж тодорхойлогддог. Эрин үе бүрийн туршид загвар нь гаралтыг таамаглахад гаргасан алдаан дээр үндэслэн дотоод параметрүүдээ шинэчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна, Загварын шинжилгээ, Шалгалтын тойм