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
Машин сургалтын загварт зориулсан өгөгдлийн багц цуглуулах ямар аргууд байдаг вэ?
Машины сургалтын загварт зориулсан өгөгдлийн багц цуглуулах хэд хэдэн арга байдаг. Сургалтанд ашигласан өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь загварын гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг тул эдгээр аргууд нь машин сургалтын загваруудын амжилтанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гараар өгөгдөл цуглуулах, вэб гэх мэт өгөгдлийн багц цуглуулах янз бүрийн арга барилыг судалж үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Төрөл бүрийн, төлөөлөх мэдээллийн багцтай байх нь гүнзгий суралцах загварыг сургахад хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
Төрөл бүрийн, төлөөлөх өгөгдлийн багцтай байх нь гүнзгий суралцах загварыг сургахад маш чухал бөгөөд энэ нь түүний ерөнхий гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн хувь нэмэр оруулдаг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад сургалтын өгөгдлийн чанар, олон талт байдал нь амжилтанд хүрэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
Бид чатбот өгөгдлийн багцын буферлэх процесст `row_counter` болон `paired_rows` тоолуурыг хэрхэн эхлүүлэх вэ?
Чатбот датасет буферлэх процесст `мөр_тоологч` болон `хосолсон_мөр` тоолуурыг эхлүүлэхийн тулд бид системчилсэн арга барилыг баримтлах хэрэгтэй. Эдгээр тоолуурыг эхлүүлэх зорилго нь өгөгдлийн багц дахь мөрийн тоо болон хос өгөгдлийн тоог хянах явдал юм. Энэ мэдээлэл нь өгөгдөл гэх мэт янз бүрийн ажлуудад маш чухал юм
Чатбот сургалтанд зориулж Reddit мэдээллийн багцыг авах ямар сонголтууд байдаг вэ?
Reddit платформ дээр гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан чатботыг сургах мэдээллийн багц олж авах нь хиймэл оюун ухааны салбарын судлаач, хөгжүүлэгчдэд үнэ цэнэтэй эх сурвалж болж чадна. Reddit бол олон төрлийн сэдвээр олон хэлэлцүүлгийг зохион байгуулдаг нийгмийн мэдээллийн платформ бөгөөд сургалтын мэдээллийн хамгийн тохиромжтой эх сурвалж болдог. онд
Хоёр анги, тэдгээрийн харгалзах шинж чанаруудаас бүрдэх өгөгдлийн багцыг тодорхойлохын зорилго юу вэ?
Хоёр ангиас бүрдэх өгөгдлийн багц ба тэдгээрийн харгалзах шинж чанаруудыг тодорхойлох нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритм зэрэг алгоритмуудыг хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ зорилгыг машин сургалтын үндсэн ойлголт, зарчмуудыг судалж үзэх замаар ойлгож болно. Машин сургалтын алгоритмууд нь сурахад зориулагдсан
Висконсины хөхний хорт хавдрыг оношлох мэдээллийн санд нэг эсээс хэдэн шинж чанарыг ялгаж авдаг вэ?
Висконсин мужийн хөхний хорт хавдрын оношлогооны мэдээллийн сан (DWBCD) нь анагаах ухааны судалгаа, машин сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг мэдээллийн багц юм. Энэ нь хөхний массын нарийн зүү сорох (FNAs)-ийн дижитал зурагнаас гаргаж авсан янз бүрийн шинж чанаруудыг агуулдаг бөгөөд эдгээр массыг хоргүй эсвэл хорт хавдар гэж ангилахад ашиглаж болно. Барилгын хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, Colab дахь TensorFlow ашиглан гүнзгий мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
Компьютерийг объектыг таних сургахад Fashion MNIST датасетийг ашиглах зорилго юу вэ?
Fashion MNIST өгөгдлийн багцыг компьютерийг объектыг таних сургахад ашиглах зорилго нь компьютерийн харааны салбарт машин сургалтын алгоритмууд болон загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэх стандартчилагдсан, нийтээр хүлээн зөвшөөрөгдсөн жишиг үзүүлэлтээр хангах явдал юм. Энэхүү өгөгдлийн багц нь гар бичмэлээс бүрдэх уламжлалт MNIST мэдээллийн багцыг орлуулах үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, ML бүхий компьютерийн үндсэн алсын хараа, Шалгалтын тойм
Google Cloud Storage-д байршуулсан файлыг ашиглан BigQuery-д хүснэгт үүсгэх алхамууд юу вэ?
Google Cloud Storage-д байршуулсан файлыг ашиглан BigQuery-д хүснэгт үүсгэхийн тулд та хэд хэдэн алхмуудыг хийх хэрэгтэй. Энэ үйл явц нь танд Google Cloud Platform-ийн хүчийг ашиглах, BigQuery-ийн чадавхийг ашиглан том өгөгдлийн багцыг шинжлэх боломжийг олгоно. BigQuery-д локал өгөгдлийг ачаалснаар та өөрийн мэдээллийг үр дүнтэй удирдаж, асууж болно
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, Вэб UI ашиглан орон нутгийн өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах, Шалгалтын тойм
Та BigQuery-д хэрхэн шинэ өгөгдлийн багц үүсгэх вэ?
Google Cloud Platform (GCP) дахь Вэб UI ашиглан BigQuery-д шинэ өгөгдлийн багц үүсгэхийн тулд та өгөгдлийг үр дүнтэй удирдах, шинжлэх боломжийг олгох хэд хэдэн алхмуудыг дагах боломжтой. BigQuery нь бүрэн удирдлагатай, сервергүй өгөгдлийн агуулах бөгөөд танд том өгөгдлийн багцын эсрэг хурдан, SQL-тэй төстэй асуулга явуулах боломжийг олгодог. Энэ бол
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, Вэб UI ашиглан орон нутгийн өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах, Шалгалтын тойм