Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
Том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарт түгээмэл байдаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь сургалтын явцад бэрхшээл, бэрхшээл учруулж болзошгүйг анхаарах нь чухал юм. Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр сургах боломжийн талаар ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Cloud Datalab-д зориулсан бие даасан лабораторийн зорилго юу вэ?
Cloud Datalab-д зориулсан бие даан ажиллах лаборатори нь суралцагчдад Google Cloud Platform (GCP) ашиглан том өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх ур чадварыг хөгжүүлэх, практик туршлага хуримтлуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэхүү лаборатори нь иж бүрэн, интерактив сургалтын орчинг бүрдүүлж, хэрэглэгчдэд зориулсан функц, чадавхийг судлах боломжийг олгодог дидактик үнэ цэнийг санал болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, Cloud Datalab програмтай том мэдээллийн багцыг шинжлэх, Шалгалтын тойм
JAX vmap функцийг ашиглан том өгөгдлийн багц дээр гүн мэдрэлийн сүлжээг хэрхэн сургах вэ?
JAX нь Python-ийн хүчирхэг номын сан бөгөөд том өгөгдлийн багц дээр гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах уян хатан, үр ашигтай тогтолцоог бүрдүүлдэг. Энэ нь санах ойн үр ашиг, параллелизм, тархсан тооцоолол зэрэг гүн мэдрэлийн сүлжээг сургахтай холбоотой сорилтуудыг даван туулах янз бүрийн боломжууд болон оновчлолуудыг санал болгодог. JAX гол хэрэгслүүдийн нэг нь том хэмжээтэй харьцахад зориулагдсан
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, JAX-ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Kaggle Kernels нь том өгөгдлийн багцыг хэрхэн зохицуулж, сүлжээний шилжүүлгийн хэрэгцээг арилгадаг вэ?
Мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын алдартай платформ болох Kaggle Kernels нь том өгөгдлийн багцтай ажиллах, сүлжээний шилжүүлгийн хэрэгцээг багасгах янз бүрийн функцуудыг санал болгодог. Энэ нь үр ашигтай өгөгдөл хадгалах, оновчтой тооцоолол, ухаалаг кэш хийх аргуудыг хослуулан хэрэгждэг. Энэ хариултанд бид Kaggle Kernels-ийн ашигладаг тодорхой механизмуудыг судлах болно
Том өгөгдлийн багцыг шилжүүлэхэд Google Transfer Appliance-г хэзээ санал болгодог вэ?
Google Transfer Appliance нь өгөгдлийн хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдал, аюулгүй байдалтай холбоотой асуудал тулгарсан үед хиймэл оюун ухаан (AI) болон үүлэн машин сургалтын хүрээнд том өгөгдлийн багцыг дамжуулахад ашиглахыг зөвлөж байна. Том өгөгдлийн багц нь хиймэл оюун ухаан болон машин сургалтын даалгаврын нийтлэг шаардлага бөгөөд тэдгээр нь илүү нарийвчлалтай, бат бөх ажиллах боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Үүлэн дэх загваруудыг сургах том өгөгдөл, Шалгалтын тойм