Машины сургалтын явцад гажуудлыг хэрхэн илрүүлэх, эдгээр хэвийхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Машин сургалтын загварт хэвийсэн байдлыг илрүүлэх нь шударга, ёс зүйтэй AI системийг хангах чухал тал юм. Өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, онцлогийг сонгох, загвар сургах, байршуулах зэрэг машин сургалтын дамжуулах хоолойн янз бүрийн үе шатуудаас хазайлт үүсч болно. Өргөтгөсөн байдлыг илрүүлэхэд статистик дүн шинжилгээ, домайн мэдлэг, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний хослол орно. Энэ хариуд бид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Өөр ML шийдлийн өгөгдлийн гажуудлыг илрүүлэхийн тулд ML ашиглах боломжтой юу?
Өөр ML шийдлийн өгөгдлийн гажуудлыг илрүүлэхийн тулд машин сургалтыг (ML) ашиглах нь үнэхээр боломжтой юм. ML алгоритмууд нь хэв маягийг сурч, өгөгдөлд олсон загвар дээр үндэслэн таамаглал гаргахад зориулагдсан. Гэсэн хэдий ч эдгээр алгоритмууд нь сургалтын өгөгдөлд байгаа гажуудлыг санамсаргүйгээр сурч, үргэлжлүүлж чаддаг. Тиймээс энэ нь шийдвэрлэх ач холбогдолтой болж байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow болон бусад холбогдох технологиудыг ашиглан гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан чатбот бий болгоход чатботын сул талыг туршиж, тодорхойлох нь нэн чухал юм. Тасралтгүй туршилт, сул талуудыг тодорхойлох нь хөгжүүлэгчдэд чатботын гүйцэтгэл, нарийвчлал, найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог.
Сургалтын үеэр чатботын гаралтыг хянах зорилго нь юу вэ?
Сургалтын явцад чатботын гаралтыг хянах зорилго нь чатбот суралцаж, хариултыг үнэн зөв, утга учиртай гаргахад оршино. Бид чатботын гаралтыг сайтар ажигласнаар сургалтын явцад гарч болох аливаа асуудал, алдааг тодорхойлж, шийдвэрлэх боломжтой. Энэхүү хяналтын үйл явц нь чухал үүрэг гүйцэтгэдэг