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
Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болно. Энэхүү харьцуулалтыг ойлгохын тулд бид мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ойлголтууд болон загварт асар олон тооны параметртэй байхын үр дагаврыг судлах хэрэгтэй. Мэдрэлийн сүлжээ нь санаа авсан машин сургалтын загваруудын анги юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга
Хэт загвар өмссөн гэдгийг яаж таних вэ?
Загвар хэт тохируулагдсан эсэхийг танихын тулд хэт тохируулга гэдэг ойлголт болон түүний машин сурахад үзүүлэх нөлөөг ойлгох хэрэгтэй. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхийлөн өгч чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Энэ үзэгдэл нь загварын таамаглах чадварт сөргөөр нөлөөлж, гүйцэтгэл муутай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Хэт тохируулга хэзээ тохиолддог вэ?
Хэт тохируулга нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгийрүүлсэн гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа энэ салбарын үндэс суурь болсон мэдрэлийн сүлжээнд тохиолддог. Хэт тохируулга гэдэг нь машин сургалтын загварыг тодорхой өгөгдлийн багц дээр хэт сайн сургаж, хэт мэргэшсэн тохиолдолд үүсдэг үзэгдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Мэдрэлийн сүлжээ, Мэдрэлийн сүлжээний суурь
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад оновчлогч ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний загварыг сургахад оновчлогчийн үүрэг нь оновчтой гүйцэтгэл, нарийвчлалд хүрэхэд маш чухал юм. Гүн гүнзгий суралцах чиглэлээр оптимизатор нь алдагдлыг багасгах, мэдрэлийн сүлжээний ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд загварын параметрүүдийг тохируулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ үйл явцыг ихэвчлэн нэрлэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
Олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээнүүдэд ямар асуудлууд гарч болох вэ, эдгээр асуудлыг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Гүнзгий сургалтын чиглэлээр олон тооны параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээ нь хэд хэдэн боломжит асуудлуудыг үүсгэж болно. Эдгээр асуудлууд нь сүлжээний сургалтын үйл явц, ерөнхийлөлт хийх чадвар, тооцооллын шаардлагад нөлөөлж болно. Гэсэн хэдий ч эдгээр бэрхшээлийг шийдвэрлэхийн тулд ашиглаж болох янз бүрийн техник, арга барилууд байдаг. Том мэдрэлийн гол асуудлуудын нэг
Мэдрэлийн сүлжээний бүрэн холбогдсон давхаргууд дахь таслах үйл явцын зорилго юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээний бүрэн холбогдсон давхаргууд дахь хичээлийг таслах үйл явцын зорилго нь хэт ачаалал өгөхөөс сэргийлж, ерөнхий ойлголтыг сайжруулах явдал юм. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлийг хэт сайн сурч, үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг нэгтгэж чадахгүй байх үед хэт тохирох байдал үүсдэг. Сургуулиа орхих нь энэ асуудлыг санамсаргүй байдлаар таслах замаар зохицуулдаг журамлах арга юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
ML програмыг боловсруулахдаа ML-д онцгой анхаарах зүйл юу вэ?
Машин сургалтын (ML) програмыг боловсруулахдаа ML-д хамаарах хэд хэдэн зүйлийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. ML загварын үр ашиг, үр ашиг, найдвартай байдлыг хангахын тулд эдгээр анхаарах зүйлс маш чухал юм. Энэ хариултанд бид хөгжүүлэгчдийн анхаарах ёстой ML-д хамаарах зарим чухал асуудлуудын талаар ярилцах болно.
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
Эрт зогсоох гэж юу вэ, энэ нь машин сургалтанд хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
Эрт зогсоох нь машин сургалтанд, ялангуяа гүнзгий сургалтын салбарт хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд түгээмэл хэрэглэгддэг зохицуулалтын арга юм. Загвар өмсөгч нь сургалтын өгөгдлийг хэт сайн тохируулж сурснаар үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхий ойлголт муутай байх үед хэт тохирох байдал үүсдэг. Эрт зогсоох нь тухайн үед загварын гүйцэтгэлийг хянах замаар хэт таарахаас сэргийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, Шалгалтын тойм
- 1
- 2