Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд харилцан ярианы туслалцаа үзүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Диалогийн тусламж нь хэрэглэгчидтэй харилцан яриа өрнүүлж, тэдний асуусан асуултыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгөх системийг бий болгодог. Энэ технологи нь чатбот, виртуал туслах, харилцагчийн үйлчилгээний програмууд болон бусад зүйлд өргөн хэрэглэгддэг. Google Cloud Machine-ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
TensorFlow Playground нь Google-ээс хөгжүүлсэн интерактив вэбд суурилсан хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний үндсийг судлах, ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид өөр өөр мэдрэлийн сүлжээний архитектур, идэвхжүүлэх функцууд болон өгөгдлийн багцуудыг туршиж үзэх боломжтой визуал интерфейсээр хангадаг бөгөөд тэдгээрийн загвар гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг ажиглах боломжтой. TensorFlow тоглоомын талбай бол үнэ цэнэтэй нөөц юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд илүү том өгөгдлийн багц нь хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд өргөн хүрээтэй мэдээллийн цуглуулгыг хэлнэ. Илүү том өгөгдлийн багцын ач холбогдол нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх чадварт оршдог. Өгөгдлийн багц том байх үед түүнд агуулагддаг
Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үйл ажиллагааг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын явцад суралцдаггүй; үүний оронд тэд сургалтын үйл явцыг өөрөө хянадаг. Үүний эсрэгээр жин гэх мэт загварын параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Vision API-д объект танихад зориулсан урьдчилан тодорхойлсон ангилал юу вэ?
Google Cloud-ийн машин сургалтын чадавхийн нэг хэсэг болох Google Vision API нь объект таних зэрэг дүрсийг ойлгох дэвшилтэт функцуудыг санал болгодог. Объект таних хүрээнд API нь зураг доторх объектуудыг үнэн зөв тодорхойлохын тулд урьдчилан тодорхойлсон категориудыг ашигладаг. Эдгээр урьдчилан тодорхойлсон категориуд нь API-ийн машин сургалтын загваруудыг ангилах лавлах цэг болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Объект илрүүлэх
Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
Чуулганы сургалт нь системийн ерөнхий гүйцэтгэл, урьдчилан таамаглах чадварыг сайжруулахын тулд олон загварыг хослуулсан машин сургалтын техник юм. Ансамблийн сургалтын үндсэн санаа нь олон загваруудын таамаглалыг нэгтгэснээр үр дүнд бий болсон загвар нь оролцож буй бие даасан загваруудын аль нэгийг давж гарахад оршино. Хэд хэдэн өөр хандлага байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын салбарт тохирох алгоритмыг сонгох нь аливаа төслийг амжилттай хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сонгосон алгоритм нь тодорхой даалгаварт тохиромжгүй тохиолдолд энэ нь оновчтой бус үр дүн, тооцооллын зардлыг нэмэгдүүлэх, нөөцийг үр ашиггүй ашиглахад хүргэдэг. Тиймээс заавал байх ёстой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор оруулах давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглах хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацууд нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
Макс нэгтгэх нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал үйл ажиллагаа бөгөөд шинж чанарыг задлах, хэмжээсийг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Зургийн ангиллын даалгаврын хүрээнд функцийн газрын зургийг багасгахын тулд эргэлтийн давхаргын дараа хамгийн их нэгтгэх аргыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгахын зэрэгцээ чухал шинж чанаруудыг хадгалахад тусалдаг. Үндсэн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах