Загвар өмсөгчийг сургана гэдэг нь юу гэсэн үг вэ? Ямар төрлийн сургалт: гүнзгий, чуулга, дамжуулалт хамгийн сайн вэ? Хязгааргүй суралцах нь үр дүнтэй юу?
Хиймэл оюун ухааны (AI) чиглэлээр "загвар" сургах гэдэг нь оролтын өгөгдөл дээр үндэслэн хэв маягийг таних, таамаглал гаргах алгоритмыг заах үйл явцыг хэлнэ. Энэ үйл явц нь загвар нь жишээнүүдээс суралцаж, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар үнэн зөв таамаглал гаргахын тулд мэдлэгээ нэгтгэдэг машин сургалтын чухал алхам юм. Тэнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Дамжуулах сургалт гэж юу вэ, яагаад энэ нь TensorFlow.js-ийн гол хэрэглээ вэ?
Дамжуулах сургалт нь гүнзгий сургалтын салбарт хүчирхэг техник бөгөөд урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг шинэ зорилтуудыг шийдвэрлэх эхлэл болгон ашиглах боломжийг олгодог. Энэ нь том өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн загварыг авч, олж авсан мэдлэгээ өөр боловч холбоотой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд дахин ашиглах явдал юм. Энэ хандлага нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Оршил, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js нь бизнесийн шинэ боломжийг хэрхэн олгодог вэ?
TensorFlow.js нь хөтөч дээр гүнзгий суралцах чадварыг авчирч, хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт бизнесийн шинэ боломжийг олгодог хүчирхэг хүрээ юм. Энэхүү дэвшилтэт технологи нь хөгжүүлэгчдэд гүн гүнзгий суралцах загваруудыг вэб программ дээр шууд ашиглах боломжийг олгож, янз бүрийн салбар дахь бизнесүүдэд өргөн хүрээний боломжийг нээж өгдөг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Оршил, Шалгалтын тойм
Сургалтын өмнө хадгалагдсан загвар байгаа эсэхийг шалгахын зорилго юу вэ?
Гүнзгий суралцах загварыг сургахдаа сургалтын үйл явцыг эхлүүлэхийн өмнө хадгалагдсан загвар байгаа эсэхийг шалгах нь чухал юм. Энэ алхам нь хэд хэдэн зорилготой бөгөөд сургалтын ажлын урсгалд ихээхэн ач тустай. Нохой, муур хоёрыг тодорхойлохын тулд эвхэгддэг мэдрэлийн сүлжээг (CNN) ашиглах хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Гүн астероидын хөтөлбөрт илүү олон давхаргыг оруулах нь ямар давуу талтай вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, тухайлбал астероидуудыг машин сургалтын тусламжтайгаар хянах чиглэлээр Гүн астероидын хөтөлбөрт илүү олон давхаргыг оруулах нь хэд хэдэн давуу талтай. Эдгээр давуу талууд нь гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь өгөгдлөөс нарийн төвөгтэй хэв маяг, дүрслэлийг сурах чадвараас үүдэлтэй бөгөөд энэ нь мэдээллийн нарийвчлал, гүйцэтгэлийг сайжруулдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Машин судлах замаар астероидыг хянах, Шалгалтын тойм
Жагсаалтын зургуудыг ангилах загвар архитектурын хувьд баг яагаад ResNet 50-ийг сонгосон бэ?
ResNet 50-ийг хэд хэдэн ноцтой шалтгааны улмаас Airbnb-ийн машин сургалтын программ дахь жагсаасан зургуудыг ангилах загвар архитектураар сонгосон. ResNet 50 нь дүрс ангилах даалгаврууд дээр гайхалтай гүйцэтгэлийг харуулсан гүнзгий эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) юм. Энэ нь алдартай ResNet гэр бүлийн загваруудын нэг хувилбар юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, ML ашиглан Airbnb жагсаалтын зургуудыг ангилдаг, Шалгалтын тойм
Судлаачид дундад зууны үеийн бичвэрүүдийг хуулбарлах хүрээнд машин сургалтын загвараа сургах мэдээлэл цуглуулах сорилтыг хэрхэн даван туулсан бэ?
Судлаачид дундад зууны үеийн бичвэрүүдийг хуулбарлах хүрээнд машин сургалтын загвараа сургах мэдээлэл цуглуулахдаа хэд хэдэн бэрхшээлтэй тулгарсан. Эдгээр сорилтууд нь дундад зууны үеийн гар бичмэлийн өвөрмөц онцлог, тухайлбал, нарийн бичгийн хэв маяг, бүдгэрсэн бэх, насжилтаас үүдэлтэй гэмтэл зэрэгтэй холбоотой байв. Эдгээр сорилтыг даван туулахын тулд шинэлэг арга техник, өгөгдлийг нарийн нягт нямбай нэгтгэх шаардлагатай байв.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмууд, Палеографчид ML-ээр дундад зууны үеийн текстийг буулгахад нь туслах, Шалгалтын тойм
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
TensorFlow-д загваруудыг хадгалах, ачаалах зорилго нь юу вэ?
TensorFlow-д загваруудыг хадгалах, ачаалах зорилго нь ирээдүйн дүгнэлт эсвэл сургалтын ажилд бэлтгэгдсэн загваруудыг хадгалах, дахин ашиглах боломжийг олгох явдал юм. Загварыг хадгалах нь сурсан загварын параметрүүд болон архитектурыг дискэн дээр хадгалах боломжийг олгодог бол загварыг ачаалах нь эдгээр хадгалсан параметрүүдийг сэргээх боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн ахиц дэвшил, Хадгалах, ачих загварууд, Шалгалтын тойм
Fashion MNIST мэдээллийн багц нь ангиллын даалгаварт хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
Fashion MNIST өгөгдлийн багц нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow ашиглан хувцасны дүрсийг ангилахад чухал хувь нэмэр оруулдаг. Энэхүү өгөгдлийн багц нь гараар бичсэн цифрүүдээс бүрдэх уламжлалт MNIST мэдээллийн багцыг орлох үүрэг гүйцэтгэдэг. Харин Fashion MNIST мэдээллийн багц нь 60,000 саарал өнгийн зурагнаас бүрддэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах, Шалгалтын тойм
- 1
- 2