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,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Google Cloud Machine Learning дээр хэрхэн загвар бүтээх вэ?
Google Cloud Machine Learning Engine-д загвар бүтээхийн тулд та янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулсан бүтэцтэй 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 загвараа бэлтгэх нь маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google машин сурах тойм
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 шалтгааныг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
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
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Оршил, Шалгалтын тойм
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
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
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийг урьдчилан таамаглах, урьдчилан таамаглах, Шалгалтын тойм
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 гаргах 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 үндэс суурийг бүрдүүлдэг тул маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын загварыг бий болгоход ямар үе шатууд ордог вэ?
Баримт бичгийн ангилалд зориулсан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын (NSL) загварыг бий болгох нь бат бөх, үнэн зөв загварыг бий болгоход чухал ач холбогдолтой хэд хэдэн үе шатыг агуулдаг. Энэхүү тайлбарт бид ийм загварыг бий болгох нарийвчилсан үйл явцыг нарийвчлан судалж, алхам бүрийн талаар иж бүрэн ойлголт өгөх болно. Алхам 1: Мэдээлэл бэлтгэх Эхний алхам бол цуглуулах ба
Хэрэглэгчид сургалтын мэдээллээ AutoML Хүснэгтэд хэрхэн импортлох вэ?
Сургалтын өгөгдлийг AutoML Хүснэгт рүү импортлохын тулд хэрэглэгчид өгөгдөл бэлтгэх, өгөгдлийн багц үүсгэх, AutoML Хүснэгтийн үйлчилгээнд өгөгдлийг байршуулах зэрэг хэд хэдэн алхмуудыг дагаж болно. AutoML Хүснэгтүүд нь Google Cloud-аас олгодог машин сургалтын үйлчилгээ бөгөөд хэрэглэгчдэд тусгайлсан машин сургалтын загвар үүсгэх, ашиглах боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, AutoML хүснэгтүүд, Шалгалтын тойм
Pandas номын санг ашиглан машин сургалтын загварыг сургахад манай өгөгдлийг бэлтгэхэд ямар алхамууд ордог вэ?
Машин сургалтын салбарт өгөгдөл бэлтгэх нь загварыг амжилттай сургахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Pandas номын санг ашиглахдаа машин сургалтын загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхэд хэд хэдэн үе шат байдаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл ачаалах, өгөгдөл цэвэрлэх, өгөгдөл хувиргах, өгөгдөл хуваах зэрэг орно. Эхний алхам
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, AutoML Vision - 1-р хэсэг, Шалгалтын тойм
- 1
- 2