Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр алгоритмууд нь хүний тархины бүтцээс санаа авсан, хоорондоо холбогдсон зангилааны давхаргуудаас бүрддэг. Мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, ашиглахын тулд хэд хэдэн үндсэн параметрүүдийг дагаж мөрдөх шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машин сургалтын сургалтын түвшин хэд вэ?
Сурах хурд нь машин сургалтын хүрээнд загвар тохируулах чухал параметр юм. Энэ нь өмнөх сургалтын алхамаас олж авсан мэдээлэлд үндэслэн сургалтын алхамын давталт бүрийн алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Суралцах хурдыг тохируулснаар бид сургалтын өгөгдөл болон загвараас суралцах хурдыг хянах боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл
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
Олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээнүүдэд ямар асуудлууд гарч болох вэ, эдгээр асуудлыг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Гүнзгий сургалтын чиглэлээр олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээ нь хэд хэдэн боломжит асуудлуудыг үүсгэж болно. Эдгээр асуудлууд нь сүлжээний сургалтын үйл явц, ерөнхийлөлт хийх чадвар, тооцооллын шаардлагад нөлөөлж болно. Гэсэн хэдий ч эдгээр бэрхшээлийг шийдвэрлэхийн тулд ашиглаж болох янз бүрийн техник, арга барилууд байдаг. Том мэдрэлийн гол асуудлуудын нэг
Гүнзгий суралцах сургалтын үе шатанд стохастик градиент уналт гэх мэт оновчлолын алгоритмууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Стохастик градиент уналт (SGD) гэх мэт оновчлолын алгоритмууд нь гүнзгий суралцах загваруудын сургалтын үе шатанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хиймэл оюун ухааны дэд салбар болох гүнзгий суралцах нь нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурч, үнэн зөв таамаглал эсвэл ангилал гаргахын тулд олон давхарга бүхий мэдрэлийн сүлжээг сургахад чиглэгддэг. Сургалтын үйл явц нь загварын параметрүүдийг давталттайгаар тохируулах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Өгөгдөл дээр сургалт, туршилт хийх, Шалгалтын тойм
TensorFlow дахь "train_neural_network" функцийн зорилго юу вэ?
TensorFlow дахь "train_neural_network" функц нь гүнзгий суралцах салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. TensorFlow нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургахад өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн номын сан бөгөөд "train_neural_network" функц нь мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургах процессыг тусгайлан хөнгөвчилдөг. Энэ функц нь сайжруулахын тулд загварын параметрүүдийг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Сүлжээг ажиллуулж байна, Шалгалтын тойм
Оновчлолын алгоритм ба сүлжээний архитектурын сонголт нь гүнзгий суралцах загварын гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Гүнзгий сургалтын загварын гүйцэтгэлд оновчлолын алгоритм болон сүлжээний архитектурын сонголт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлс нөлөөлдөг. Эдгээр хоёр бүрэлдэхүүн хэсэг нь загвараас суралцах, өгөгдлөөс ерөнхийлөн дүгнэх чадварыг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд бид оновчлолын алгоритм болон сүлжээний архитектурын нөлөөллийн талаар судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Оршил, Мэдрэлийн сүлжээ, TensorFlow ашиглан гүнзгий суралцах танилцуулга, Шалгалтын тойм
SVM-ийн хэрэгжилтэд ямар бүрэлдэхүүн хэсгүүд дутуу хэвээр байгаа бөгөөд тэдгээрийг ирээдүйн зааварт хэрхэн оновчтой болгох вэ?
Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалтын салбарт Support Vector Machine (SVM) алгоритмыг ангилал болон регрессийн даалгаварт өргөн ашигладаг. SVM-г эхнээс нь бий болгох нь янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг хэрэгжүүлэхтэй холбоотой боловч ирээдүйн хичээлүүдэд оновчтой болгох боломжтой зарим бүрэлдэхүүн хэсгүүд дутуу хэвээр байна. Энэ хариулт нь дэлгэрэнгүй, дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно
Регрессийн сургалт, туршилтын онцлог шинж чанаруудыг нэмэгдүүлэхийн зорилго юу вэ?
Регрессийн сургалт, туршилтын онцлог шинж чанаруудыг өргөжүүлэх нь үнэн зөв, найдвартай үр дүнд хүрэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Масштабтай болгох зорилго нь шинж чанаруудыг хэвийн болгох, тэдгээр нь ижил төстэй масштабтай байх ба регрессийн загварт харьцуулж болохуйц нөлөө үзүүлэх явдал юм. Энэхүү хэвийн болгох үйл явц нь нэгдмэл байдлыг сайжруулах зэрэг янз бүрийн шалтгааны улмаас зайлшгүй шаардлагатай.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
Хэрэглээнд ашигласан загварыг хэрхэн сургасан, сургалтын явцад ямар хэрэгслийг ашигласан бэ?
Хил хязгааргүй эмч нарын ажилтнуудад халдварын эсрэг антибиотик бичиж өгөхөд туслах програмд ашигласан загвар нь хяналттай суралцах болон гүнзгий суралцах аргуудыг хослуулан сургасан. Хяналттай сургалт нь оролтын өгөгдөл болон холбогдох зөв гаралтыг хангасан шошготой өгөгдлийг ашиглан загварыг сургах явдал юм. Нөгөө талаар гүнзгий суралцах нь хамаарна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Хил хязгааргүй эмч нарт туслах нь халдварын үед антибиотик бичиж өгдөг, Шалгалтын тойм
- 1
- 2