Сургалтын өмнө өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх, цэвэрлэх вэ?

Машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning зэрэг платформуудтай ажиллахдаа өгөгдөл бэлтгэх, цэвэрлэх нь таны боловсруулсан загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалд шууд нөлөөлдөг чухал алхам юм. Энэ үйл явц нь хэд хэдэн үе шатыг хамардаг бөгөөд тус бүр нь сургалтанд ашигласан өгөгдлийг өндөр түвшинд байлгах зорилготой юм

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , , , ,

Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?

Машин сургалтын үе шатууд нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах, хадгалахад чиглэсэн бүтэцтэй хандлагыг илэрхийлдэг. Эдгээр үе шатууд нь машин сургалтын үйл явц нь системтэй, давтагдах, өргөжүүлэх боломжтой гэдгийг баталгаажуулдаг. Дараах хэсгүүдэд үе шат бүрийг иж бүрэн тоймлон гаргаж, гол үйл ажиллагаа, анхаарах зүйлсийг дэлгэрэнгүй харуулав. 1. Асуудлын тодорхойлолт, мэдээлэл цуглуулах Асуудлын тодорхойлолт

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , ,

Машин сургалтын загварыг сургах дараагийн алхмуудад тусдаа өгөгдлийг ашиглах ёстой юу?

Машины сургалтын загваруудыг сургах үйл явц нь ихэвчлэн хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг бөгөөд тус бүр нь загварын үр дүнтэй, үнэн зөв байдлыг хангахын тулд тодорхой өгөгдөл шаарддаг. Машин сургалтын долоон үе шатыг дурьдсанчлан мэдээлэл цуглуулах, мэдээлэл бэлтгэх, загвар сонгох, загварыг сургах, загварыг үнэлэх, параметр тохируулах, таамаглал гаргах зэрэг орно. Эдгээр алхам бүр нь өөр өөр байдаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Сервергүй урьдчилан таамаглахын тулд Google Cloud дээр хиймэл оюун ухааны загваруудыг хэрхэн хийж эхлэх вэ?

Google Cloud Machine Learning ашиглан сервергүй урьдчилан таамаглах зорилгоор хиймэл оюун ухааны (AI) загвар бүтээх аялалд гарахын тулд хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг багтаасан бүтэцтэй арга барилыг дагаж мөрдөх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь машин сургалтын үндсийг ойлгох, Google Cloud-ийн AI үйлчилгээтэй танилцах, хөгжүүлэх орчинг бүрдүүлэх, бэлтгэх,

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Google Cloud Machine Learning дээр хэрхэн загвар бүтээх вэ?

Google Cloud Machine Learning Engine-д загвар бүтээхийн тулд та янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг багтаасан бүтэцлэгдсэн ажлын урсгалыг дагах хэрэгтэй. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд өгөгдөл бэлтгэх, загвараа тодорхойлох, сургах зэрэг орно. Алхам бүрийг илүү нарийвчлан авч үзье. 1. Өгөгдлийг бэлтгэх: Загвар үүсгэхээсээ өмнө өөрийн загвараа бэлтгэх нь чухал

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , ,

Үнэлгээ яагаад сургалтанд 80%, үнэлгээ өгөхөд 20% байдаг ч эсрэгээрээ биш юм бэ?

Жингийн 80%-ийг сургалтад, 20%-ийг машин сургалтын хүрээнд үнэлэхэд хуваарилах нь хэд хэдэн хүчин зүйл дээр үндэслэсэн стратегийн шийдвэр юм. Энэхүү хуваарилалт нь сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох, загварын гүйцэтгэлийн үнэн зөв үнэлгээг хангах хооронд тэнцвэрийг бий болгох зорилготой юм. Энэ хариултанд бид цаад шалтгааныг авч үзэх болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow.js загваруудыг сургах, урьдчилан таамаглахад ямар алхамууд ордог вэ?

TensorFlow.js загваруудыг сургах, урьдчилан таамаглах нь хөтөч дээр гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах боломжийг олгодог хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Энэ үйл явц нь өгөгдөл бэлтгэх, загвар үүсгэх, сургалт, таамаглалыг хамардаг. Энэ хариултанд бид эдгээр алхам бүрийг нарийвчлан судалж, үйл явцын дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно. 1. Мэдээлэл бэлтгэх: The

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Бид галт тэрэгний толь бичиг болон тестийн багцыг хэрхэн бөглөх вэ?

Галт тэрэгний толь бичиг, тестийн багцыг Python ашиглан машин сурахад өөрийн K хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритмыг ашиглахын тулд бид системчилсэн арга барилыг баримтлах хэрэгтэй. Энэ үйл явц нь бидний өгөгдлийг KNN алгоритм ашиглаж болох тохиромжтой формат руу хөрвүүлэх явдал юм. Эхлээд ойлгоцгооё

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Регрессийн таамаглалд зориулж өгөгдлийн багцын төгсгөлд таамаглал нэмэх үйл явц юу вэ?

Регрессийн таамаглалд зориулж өгөгдлийн багцын төгсгөлд таамаглал нэмэх үйл явц нь түүхэн өгөгдөл дээр үндэслэн үнэн зөв таамаглал гаргахад чиглэсэн хэд хэдэн алхмуудыг агуулдаг. Регрессийн таамаглал нь бие даасан болон хамааралтай хувьсагчдын хоорондын хамаарал дээр үндэслэн тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог машин сургалтын техник юм. Энэ хүрээнд бид

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад яагаад чухал вэ?

Мэдээллийн багцыг зөв бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй сургахад нэн чухал юм. Сайн бэлтгэгдсэн өгөгдлийн багц нь загваруудыг үр дүнтэй сурч, үнэн зөв таамаглал дэвшүүлэх боломжийг олгодог. Энэ үйл явц нь өгөгдөл цуглуулах, өгөгдөл цэвэрлэх, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх зэрэг хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулдаг. Нэгдүгээрт, мэдээлэл цуглуулах нь суурь болж өгдөгөөрөө чухал юм

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,