TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
Энэхүү багц нь TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL)-ийн API-тай хөрш зэргэлдээх нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багцыг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. NSL нь график бүтэцтэй өгөгдлийг сургалтын процесст нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо бөгөөд онцлог өгөгдөл болон график өгөгдлийг хоёуланг нь ашиглан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Ашиглах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Гүнзгий суралцахад сургалтын мэдээллийн багцыг тэнцвэржүүлэх нь яагаад чухал вэ?
Сургалтын мэдээллийн багцыг тэнцвэржүүлэх нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас гүнзгий суралцахад хамгийн чухал юм. Энэ нь загварыг төлөөлөх, олон төрлийн жишээн дээр сургах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь үл үзэгдэх өгөгдөл дээр илүү сайн ерөнхий ойлголт, гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг. Энэ салбарт сургалтын мэдээллийн чанар, тоо хэмжээ чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна, Шалгалтын тойм