Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машины сургалт нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлж чадах уу?
Хиймэл оюун ухааны дэд салбар болох Machine Learning нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлох чадвартай. Энэ нь машинд өгөгдлөөс суралцах, мэдээлэлтэй таамаглал эсвэл үнэлгээ хийх боломжийг олгодог янз бүрийн техник, алгоритмуудын тусламжтайгаар хийгддэг. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд эдгээр арга техникийг ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Цаг агаарын эрс тэс үзэгдлийг урьдчилан таамаглахад ямар бэрхшээл тулгардаг вэ?
Цаг агаарын эрс тэс үзэгдлүүдийг урьдчилан таамаглах нь гүнзгий суралцах гэх мэт дэвшилтэт арга техникийг ашиглах шаардлагатай хэцүү ажил юм. TensorFlow ашиглан хэрэгжүүлсэн гэх мэт гүнзгий суралцах загварууд нь цаг агаарын таамаглалд ирээдүйтэй үр дүнг харуулсан ч эдгээр таамаглалын үнэн зөвийг сайжруулахын тулд хэд хэдэн сорилтыг шийдвэрлэх шаардлагатай байна. Нэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Цаг агаарын эрс тэс байдлыг урьдчилан таамаглах гүнзгий мэдлэгийг ашиглах, Шалгалтын тойм
TFX нь дамжуулах хоолойн өгөгдлийн чанарыг судлахад хэрхэн тусалдаг вэ, үүнд ямар бүрэлдэхүүн хэсгүүд, хэрэгслүүд байдаг вэ?
TFX буюу TensorFlow Extended нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр дамжуулах хоолойн өгөгдлийн чанарыг судлахад тусалдаг хүчирхэг хүрээ юм. Энэ нь энэ зорилгыг шийдвэрлэхийн тулд тусгайлан боловсруулсан олон төрлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд болон хэрэгслүүдээр хангадаг. Энэ хариултанд бид TFX нь өгөгдлийн чанарыг судлахад хэрхэн тусалдаг талаар судалж, янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсэг, хэрэгслүүдийн талаар ярилцах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Өргөтгөсөн (TFX), Загварын ойлголт ба бизнесийн бодит байдал, Шалгалтын тойм
Мэдээллийн эрдэмтэд өөрсдийн өгөгдлийн багцаа Kaggle дээр хэрхэн үр дүнтэй баримтжуулах вэ, өгөгдлийн багц баримтжуулалтын гол элементүүд юу вэ?
Мэдээллийн эрдэмтэд өгөгдлийн багц баримтжуулалтын үндсэн элементүүдийн багцыг дагаж Kaggle дээр өөрсдийн мэдээллийн багцаа үр дүнтэй баримтжуулах боломжтой. Бусад өгөгдлийн эрдэмтэд өгөгдлийн багц, түүний бүтэц, боломжит хэрэглээг ойлгоход тусалдаг тул зохих баримт бичиг нь маш чухал юм. Энэхүү хариулт нь Kaggle дээрх өгөгдлийн багц баримт бичгийн үндсэн элементүүдийн дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно. 1.
Мэдээлэл бэлтгэх нь машин сургалтын явцад цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг хэрхэн хэмнэх вэ?
Мэдээлэл бэлтгэх нь машин сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь сургалтын загварт ашигласан өгөгдлийг өндөр чанартай, хамааралтай, зөв форматтай байлгах замаар цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг ихээхэн хэмнэдэг. Энэ хариултанд бид өгөгдөл бэлтгэх нь өгөгдөлд үзүүлэх нөлөөллийг анхаарч, эдгээр үр өгөөжид хэрхэн хүрч болохыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм, Шалгалтын тойм
Машин сурах үйл явцын эхний алхам юу вэ?
Машин сурах үйл явцын эхний алхам бол асуудлыг тодорхойлж, шаардлагатай өгөгдлийг цуглуулах явдал юм. Энэхүү эхний алхам нь бүхэл бүтэн машин сургалтын шугамын үндэс суурийг тавьдаг тул маш чухал юм. Асуудлыг тодорхой тодорхойлсноор бид ашиглах машин сургалтын алгоритмын төрлийг тодорхойлж чадна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам, Шалгалтын тойм