Сургалт ба үнэлгээний хооронд ихэвчлэн санал болгож буй өгөгдлийг хуваах нь 80% -аас 20% байна уу?
Машин сургалтын загварт сургалт ба үнэлгээний хоорондох ердийн хуваагдал нь тогтмол биш бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарч өөр өөр байж болно. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө өгөгдлийн нэлээд хэсгийг сургалтанд хуваарилахыг зөвлөж байна, ихэвчлэн ойролцоогоор 70-80%, үлдсэн хэсгийг үнэлгээнд зориулж нөөцөлж, ойролцоогоор 20-30% байх болно. Энэ хуваагдал нь үүнийг баталгаажуулдаг
Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын нээлттэй эхийн өргөн хүрээний систем юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог хэрэгсэл, номын сан, нөөцийн цогц экосистемээр хангадаг. Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) хүрээнд TensorFlow нь эдгээр загваруудыг сургах чадвартай төдийгүй
Сургалтын явцад өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах зорилго нь юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг гүнзгий сургалтын чиглэлээр сургахдаа өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах нь түгээмэл байдаг. Эрин үеэд суурилсан сургалт гэж нэрлэгддэг энэхүү үйл явц нь загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, илүү сайн ерөнхий ойлголт өгөхөд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сургалтын явцад өгөгдлийн багцыг олон удаа давтах гол шалтгаан нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн машин орчуулгын загвар ямар бүтэцтэй вэ?
Мэдрэлийн машин орчуулга (NMT) загвар нь машин орчуулгын салбарт хувьсгал хийсэн гүнзгий суралцахад суурилсан арга юм. Энэ нь эх хэл болон зорилтот хэл хоорондын зураглалыг шууд загварчлах замаар өндөр чанартай орчуулга хийх чадвараараа ихээхэн алдартай болсон. Энэ хариултанд бид NMT загварын бүтцийг судалж, тодруулна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Загвар сургах, Шалгалтын тойм
AI Pong тоглоомонд мэдрэлийн сүлжээний загварын гаралтыг хэрхэн харуулсан бэ?
TensorFlow.js ашиглан хэрэгжүүлсэн AI Pong тоглоомонд мэдрэлийн сүлжээний загварын гаралтыг тоглоом шийдвэр гаргах, тоглогчийн үйлдэлд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой байдлаар дүрсэлсэн байдаг. Үүнд хэрхэн хүрч байгааг ойлгохын тулд тоглоомын механик болон мэдрэлийн сүлжээний үүргийн талаар нарийвчлан авч үзье.
- 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
Бид `fit` функцийг ашиглан сүлжээгээ хэрхэн сургах вэ? Сургалтын явцад ямар параметрүүдийг тохируулах боломжтой вэ?
TensorFlow дахь `fit` функцийг мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад ашигладаг. Сүлжээг сургах нь оролтын өгөгдөл болон хүссэн гаралт дээр үндэслэн загварын параметрүүдийн жин ба хэвийх утгыг тохируулах явдал юм. Энэ процессыг оновчлол гэж нэрлэдэг бөгөөд сүлжээнд суралцах, үнэн зөв таамаглал гаргахад маш чухал юм. Сургуулилах
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, 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
Үйлдлийг урьдчилан таамаглахад мэдрэлийн сүлжээг ашиглах үед тоглоомын давталт бүрийн үед үйлдлийг хэрхэн сонгодог вэ?
Тоглоомын давталт бүрийн үед мэдрэлийн сүлжээг ашиглан үйлдлийг урьдчилан таамаглахдаа мэдрэлийн сүлжээний гаралт дээр үндэслэн үйлдлийг сонгоно. Мэдрэлийн сүлжээ нь тоглоомын одоогийн төлөвийг оролт болгон авч, боломжит үйлдлүүдийн магадлалын хуваарилалтыг гаргадаг. Сонгосон үйлдлийг дараа нь үндэслэн сонгоно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Сүлжээг шалгаж байна, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг тодорхойлох функцэд бид хэрхэн оролтын давхаргыг үүсгэх вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг тодорхойлох функцэд оролтын давхарга үүсгэхийн тулд бид мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ойлголтууд болон ерөнхий архитектурт оролтын давхаргын гүйцэтгэх үүргийг ойлгох хэрэгтэй. TensorFlow болон OpenAI ашиглан мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглоход сургах ажлын хүрээнд оролтын давхарга нь
Машин сургалтын зорилго юу вэ, энэ нь уламжлалт програмчлалаас юугаараа ялгаатай вэ?
Машин сургалтын зорилго нь компьютерийг тодорхой програмчлахгүйгээр автоматаар туршлага судлах, сайжруулах боломжийг олгодог алгоритм, загваруудыг боловсруулах явдал юм. Энэ нь уламжлалт програмчлалаас ялгаатай бөгөөд тодорхой даалгавруудыг гүйцэтгэх тодорхой зааварчилгааг өгдөг. Машины сургалт нь хэв маягийг сурч, урьдчилан таамаглах боломжтой загваруудыг бий болгох, сургах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм