Үл үзэгдэх өгөгдөл дээр үндэслэн сургалтын алгоритмыг хэрхэн бий болгох вэ?
Үл үзэгдэх өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын алгоритмыг бий болгох үйл явц нь хэд хэдэн алхам, анхаарал хандуулдаг. Энэ зорилгын алгоритмыг боловсруулахын тулд үл үзэгдэх өгөгдлийн мөн чанар, түүнийг машин сургалтын ажилд хэрхэн ашиглаж болохыг ойлгох шаардлагатай. Үндэслэн суралцах алгоритмыг бий болгох алгоритмын аргыг тайлбарлая
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Litecoin-ийн ирээдүйн үнийг урьдчилан таамаглахын тулд RNN загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхэд шаардлагатай алхамууд юу вэ?
Litecoin-ийн ирээдүйн үнийг урьдчилан таамаглахын тулд давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай алхмуудыг хийх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь мэдээлэл цуглуулах, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, онцлог инженерчлэл, сургалт, туршилтын зорилгоор өгөгдлийг хуваах зэрэг орно. Энэ хариултанд бид алхам бүрийг нарийвчлан авч үзэх болно
Бодит ертөнцийн өгөгдөл нь хичээлд ашигласан мэдээллийн багцаас юугаараа ялгаатай вэ?
Бодит ертөнцийн өгөгдөл нь хичээлүүдэд, ялангуяа хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow болон 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) ашиглан Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэхэд ашигладаг өгөгдлийн багцаас эрс ялгаатай байж болно. Хичээлүүд нь ихэвчлэн дидактик зорилгоор хялбаршуулсан, боловсруулсан өгөгдлийн багцыг өгдөг боловч бодит өгөгдөл нь ихэвчлэн илүү төвөгтэй бөгөөд
Машин сургалтын алгоритмд тоон бус өгөгдлийг хэрхэн зохицуулах вэ?
Машин сургалтын алгоритм дахь тоон бус өгөгдөлтэй ажиллах нь утга учиртай ойлголтыг олж авах, үнэн зөв таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Маш олон тооны машин сургалтын алгоритмууд нь тоон өгөгдлийг боловсруулахад зориулагдсан байдаг ч тоон бус өгөгдлийг урьдчилан боловсруулж, дүн шинжилгээ хийхэд тохиромжтой формат болгон хувиргах хэд хэдэн арга байдаг. Энэ хариултанд бид судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Тоон бус өгөгдөлтэй харьцах, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын онцлогийг сонгох, инженерчлэлийн зорилго юу вэ?
Онцлогуудыг сонгох, инженерчлэх нь машин сургалтын загвар, ялангуяа хиймэл оюун ухааны чиглэлээр хөгжүүлэх чухал алхам юм. Эдгээр алхмууд нь өгөгдсөн өгөгдлийн багцаас хамгийн хамааралтай шинж чанаруудыг тодорхойлох, сонгох, мөн загварын таамаглах хүчийг нэмэгдүүлэх шинэ боломжуудыг бий болгох явдал юм. Онцлогийн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, K хамгийн ойрын хөршүүдийн програм, Шалгалтын тойм
Регрессийн сургалт, туршилтанд ангилагчийг суулгахын зорилго юу вэ?
Регрессийн сургалт, туршилтад ангилагч суурилуулах нь Хиймэл оюун ухаан ба Машины сургалтын салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Регрессийн үндсэн зорилго нь оролтын шинж чанарт үндэслэн тасралтгүй тоон утгыг урьдчилан таамаглах явдал юм. Гэсэн хэдий ч бид тасралтгүй утгыг урьдчилан таамаглахын оронд өгөгдлийг салангид ангилалд ангилах шаардлагатай хувилбарууд байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь сургалтын болон үйлчилгээний орчин хоорондын уялдааг хэрхэн хангадаг вэ?
Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр сургалт, үйлчилгээний орчин хоорондын уялдаа холбоог хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь TensorFlow Extended (TFX) хүрээний салшгүй хэсэг бөгөөд өргөтгөх боломжтой, үйлдвэрлэлд бэлэн машин сургалтын шугам хоолой барихад чиглэдэг. Transform бүрэлдэхүүн хэсэг нь өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт болон функцийн инженерчлэлийг хариуцдаг
TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд ямар арга замуудыг судлах боломжтой вэ?
TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг сайжруулах нь янз бүрийн хүчин зүйлийг сайтар бодож үзэх шаардлагатай нарийн төвөгтэй ажил байж болно. Энэ хариултанд бид өндөр түвшний API-ууд болон загвар бүтээх, боловсронгуй болгох арга техникт анхаарлаа хандуулж, TensorFlow дахь загварын нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх зарим боломжит арга замыг судлах болно. 1. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт: Үндсэн алхамуудын нэг
Мэдээллийг машин сургалтын загвар болгон оруулахаасаа өмнө урьдчилан боловсруулж, өөрчлөх нь яагаад чухал вэ?
Мэдээллийг машин сургалтын загварт оруулахаас өмнө урьдчилан боловсруулж, хувиргах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас маш чухал юм. Эдгээр процессууд нь өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, загварын гүйцэтгэлийг сайжруулж, үнэн зөв, найдвартай таамаглалыг баталгаажуулахад тусалдаг. Энэ тайлбарт бид өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, хувиргалтын ач холбогдлыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow өндөр түвшний API, Өгөгдөл, онцлог шинж чанаруудыг гүнзгийрүүлэх, Шалгалтын тойм
Энэ цувралын дараагийн видеонд юуг өгүүлэх вэ?
"Хиймэл оюун ухаан – TensorFlow-ийн үндэсүүд – Google-ийн хамтын ажиллагааны хүрээнд TensorFlow – Google-ийн хамтын ажиллагааны хүрээнд TensorFlow-ийг ашиглаж эхлэх нь" цувралын дараагийн видео нь TensorFlow дахь өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, техникийн инженерчлэлийн сэдвийг хамрах болно. Энэхүү видео нь түүхий өгөгдлийг бэлтгэж, тохиромжтой формат болгон хувиргахад шаардлагатай чухал алхмуудыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, Google Colaboratory дахь TensorFlow-ийг эхлүүлэх, Шалгалтын тойм
- 1
- 2