Гиперпараметр тааруулах ямар төрлүүд байдаг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь загварын гиперпараметрийн оновчтой утгыг олоход ордог тул машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй, харин загварыг сургахаасаа өмнө хэрэглэгч өөрөө тохируулдаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд ихээхэн боломжтой
Гиперпараметр тааруулах зарим жишээ юу вэ?
Гиперпараметрийг тааруулах нь машин сургалтын загварыг бий болгох, оновчтой болгох үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь загвар өөрөө сураагүй, харин сургалтын өмнө хэрэглэгчийн тохируулсан параметрүүдийг тохируулах явдал юм. Эдгээр параметрүүд нь загварын гүйцэтгэл, зан төлөвт ихээхэн нөлөөлж, оновчтой утгыг олоход нөлөөлдөг
Олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа оновчлолын процессыг хэрхэн хялбарчлах вэ?
Хиймэл оюун ухаан - Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах - TensorBoard - TensorBoard-тай оновчтой болгох чиглэлээр олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа үр дүнтэй туршилт, загвар сонгохын тулд оновчлолын процессыг хялбарчлах нь чухал юм. Энэ хариултанд бид янз бүрийн арга техник, стратегийг судлах болно
Машин сургалтын загварын нарийвчлалыг сайжруулахад гиперпараметрийн тохируулга ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь машин сургалтын загварын нарийвчлалыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-д гиперпараметрийг тохируулах нь машин сургалтын ерөнхий шугамын чухал алхам юм. Энэ нь загварын гиперпараметрүүдийн оновчтой утгыг сонгох үйл явцыг хамардаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам, Шалгалтын тойм