Бататгах сургалт, ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт сургалтын өгөгдөл үүсгэхэд загварчлалын орчин ашиглах нь яагаад ашигтай вэ?
Бататгах сургалт (RL)-д сургалтын өгөгдөл үүсгэх загварчлалын орчинг ашиглах нь ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт олон давуу талыг бий болгодог. Эдгээр давуу талууд нь симуляци нь RL-ийн үр дүнтэй алгоритмыг хөгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой сургалтын агентуудад хяналттай, өргөтгөх боломжтой, уян хатан орчинг бүрдүүлэх чадвараас үүдэлтэй юм. Энэ арга нь ялангуяа ашигтай байдаг тул
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
Үнэлгээ эсвэл таамагласан дээж 90% байхад шинжилгээний дээж 10% байвал юу болох вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт тогтолцоог ашиглах үед өгөгдлийн багцыг сургалт, баталгаажуулалт, туршилтын дэд бүлэгт хуваах нь үндсэн алхам юм. Энэ хэлтэс нь бат бөх, ерөнхийд нь урьдчилан таамаглах загваруудыг боловсруулахад чухал ач холбогдолтой юм. Туршилтын дээж нь мэдээллийн 90% -ийг бүрдүүлдэг тодорхой тохиолдол
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
Машин сургалтын загвар дахь эрин үеүүдийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн нөлөөлдөг чухал тал юм. Эрин үе гэдэг нь сургалтын бүх мэдээллийн багцыг нэг удаа бүрэн дамжуулж байгааг хэлнэ. Эрин үеийн тоо нь таамаглалын үнэн зөв байдалд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL) дахь API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь сургалтын үйл явцыг байгалийн графикаар сайжруулдаг чухал шинж чанар юм. NSL-д хөршүүдийн API нь хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг графикийн бүтцэд нэгтгэн сургалтын жишээг бий болгоход тусалдаг. Энэ API нь график бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой ач холбогдолтой.
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь мэдрэлийн эсийн тоог нэмэгдүүлэх нь цээжлэх эрсдэлийг нэмэгдүүлж, хэт ачаалал өгөхөд хүргэдэг үү?
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний давхарга дахь нейронуудын тоог нэмэгдүүлэх нь цээжлэх өндөр эрсдэлийг бий болгож, хэт ачаалал өгөхөд хүргэдэг. Загвар нь сургалтын өгөгдлийн нарийн ширийн зүйл болон дуу чимээг олж мэдсэн тохиолдолд үл үзэгдэх өгөгдөл дээрх загварын гүйцэтгэлд сөргөөр нөлөөлнө. Энэ бол нийтлэг асуудал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Асуудлыг хэт тохирох, дутуу тохируулах, Загварын хэт тохирох ба дутуу тохирох асуудлыг шийдвэрлэх - 1-р хэсэг
Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын өгөгдлийг бэлтгэх нь загварын оновчтой гүйцэтгэл, үнэн зөв таамаглалыг хангах хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Сургалтын өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь CNN-ийн хэв маягийг үр дүнтэй сурах, ерөнхийд нь нэгтгэх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг тул энэ үйл явц нь чухал юм. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг судлах болно
Гүнзгий суралцах, Python, TensorFlow ашиглан чатботт зориулсан сургалтын өгөгдөл үүсгэх зорилго нь юу вэ?
Гүнзгий суралцах, Python, TensorFlow ашиглан чатботт зориулсан сургалтын өгөгдөл үүсгэх зорилго нь чатботт суралцаж, хүнтэй төстэй хариултуудыг ойлгох, үүсгэх чадварыг сайжруулахад оршино. Сургалтын өгөгдөл нь чатботын мэдлэг, хэлний чадварын үндэс суурь болж, хэрэглэгчидтэй үр дүнтэй харилцах, утга учиртай мэдээлэл өгөх боломжийг олгодог.
AI Pong тоглоомонд AI загварыг сургахад зориулж өгөгдлийг хэрхэн цуглуулдаг вэ?
AI Pong тоглоомонд AI загварыг сургахад зориулж өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж байгааг ойлгохын тулд эхлээд тоглоомын ерөнхий бүтэц, ажлын явцыг ойлгох нь чухал юм. AI Pong бол JavaScript хэл дээр машин сурах хүчирхэг номын сан болох TensorFlow.js ашиглан хэрэгжүүлсэн гүнзгий сургалтын төсөл юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд бүтээх болон
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, TensorFlow.js дээрх AI Pong, Шалгалтын тойм
Тоглоомын үе шатуудын үеэр оноог хэрхэн тооцдог вэ?
Мэдрэлийн сүлжээг TensorFlow болон Open AI-тай тоглоом тоглоход сургах тоглоомын үе шатуудын үеэр оноог тоглоомын зорилгод хүрэхийн тулд сүлжээний гүйцэтгэлд үндэслэн тооцдог. Оноо нь сүлжээний амжилтын тоон хэмжүүр болж, сургалтын явцыг үнэлэхэд ашиглагддаг. Ойлгох
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Сургалтын мэдээлэл, Шалгалтын тойм
Тоглоомын үе шатуудад мэдээлэл хадгалахад тоглоомын санах ой ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Тоглоомын үе шатуудын үед мэдээлэл хадгалах тоглоомын санах ойн үүрэг нь TensorFlow болон Open AI ашиглан тоглоом тоглоход мэдрэлийн сүлжээг сургах хүрээнд чухал юм. Тоглоомын санах ой нь мэдрэлийн сүлжээ нь тоглоомын өмнөх төлөв, үйлдлийн талаарх мэдээллийг хадгалж, ашиглах механизмыг хэлдэг. Энэ санах ой нь а
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Сургалтын мэдээлэл, Шалгалтын тойм
- 1
- 2