Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
Машин сургалтын загвар дахь эрин үеийн тоо ба таамаглалын нарийвчлалын хоорондын хамаарал нь тухайн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварт ихээхэн нөлөөлдөг чухал тал юм. Эрин үе гэдэг нь сургалтын бүх мэдээллийн багцыг нэг удаа бүрэн дамжуулж байгааг хэлнэ. Эрин үеийн тоо нь таамаглалын үнэн зөв байдалд хэрхэн нөлөөлдөгийг ойлгох нь чухал 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
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
Энэхүү багц нь TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL)-ийн API-тай хөрш зэргэлдээх нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багцыг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. NSL нь график бүтэцтэй өгөгдлийг сургалтын процесст нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо бөгөөд онцлог өгөгдөл болон график өгөгдлийг хоёуланг нь ашиглан загварын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Ашиглах замаар
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
TensorFlow-ийн Neural Structured Learning (NSL) дахь API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь сургалтын үйл явцыг байгалийн графикаар сайжруулдаг чухал шинж чанар юм. NSL-д хөршүүдийн API нь хөрш зэргэлдээх цэгүүдийн мэдээллийг графикийн бүтцэд нэгтгэх замаар сургалтын жишээг бий болгоход тусалдаг. Энэ API нь график бүтэцтэй өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой ач холбогдолтой.
Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Neural Structured Learning (NSL) нь сургалтын үйл явцад бүтэцлэгдсэн дохиог нэгтгэдэг машин сургалтын тогтолцоо юм. Эдгээр бүтэцлэгдсэн дохиог зангилаанууд нь тохиолдлууд эсвэл онцлогтой тохирч, ирмэгүүд нь тэдгээрийн хоорондын хамаарал эсвэл ижил төстэй байдлыг харуулсан график хэлбэрээр дүрслэгддэг. TensorFlow-ийн хүрээнд NSL нь сургалтын явцад график зохицуулалт хийх аргыг ашиглах боломжийг олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
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
Хөдөлгөөнт төхөөрөмжийн камерын хүрээгээр оруулах объект таних машин сургалтын загварт зориулсан TensorFlow Lite орчуулагчийн гаралт ямар байх вэ?
TensorFlow Lite нь хөдөлгөөнт төхөөрөмж болон IoT төхөөрөмж дээр машин сургалтын загвар ажиллуулах зориулалттай TensorFlow-аас гаргасан хөнгөн шийдэл юм. TensorFlow Lite орчуулагч нь мобайл төхөөрөмжийн камерын хүрээ бүхий объект таних загварыг оролт болгон боловсруулах үед гаралт нь ихэвчлэн зураг дээр байгаа объектуудын талаар таамаглал гаргахын тулд хэд хэдэн үе шаттай байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, TensorFlow Lite-ийг танилцуулж байна
Байгалийн график гэж юу вэ, тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээг сургахад ашиглаж болох уу?
Байгалийн график нь зангилаа нь объектуудыг, ирмэг нь эдгээр объектуудын хоорондын харилцааг илэрхийлдэг бодит ертөнцийн өгөгдлийн график дүрслэл юм. Эдгээр графикууд нь нийгмийн сүлжээ, ишлэлийн сүлжээ, биологийн сүлжээ гэх мэт нарийн төвөгтэй системийг загварчлахад ихэвчлэн ашиглагддаг. Байгалийн график нь өгөгдөлд байгаа нарийн төвөгтэй хэв маяг, хамаарлыг олж авдаг бөгөөд тэдгээрийг янз бүрийн машинд үнэ цэнэтэй болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Neural Structured Learning дахь бүтцийн оролтыг мэдрэлийн сүлжээний сургалтыг тогтмолжуулахад ашиглаж болох уу?
Neural Structured Learning (NSL) нь стандарт функцын оролтоос гадна бүтэцлэгдсэн дохиог ашиглан мэдрэлийн сүлжээг сургах боломжийг олгодог TensorFlow-ийн хүрээ юм. Бүтэцлэгдсэн дохиог график хэлбэрээр дүрсэлж болох ба зангилаанууд нь тохиолдлуудад тохирч, ирмэгүүд нь тэдгээрийн хоорондох харилцааг тогтоодог. Эдгээр графикуудыг янз бүрийн төрлийн кодлоход ашиглаж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Байгалийн графикт Хамтран тохиолдлын график, ишлэлийн график эсвэл текстийн график багтдаг уу?
Байгалийн графикууд нь бодит ертөнцийн янз бүрийн хувилбарт байгууллагуудын хоорондын харилцааг загварчлах олон төрлийн график бүтцийг багтаадаг. Хамтарсан графикууд, ишлэлийн графикууд болон текст графикууд нь янз бүрийн төрлийн харилцааг дүрсэлсэн байгалийн графикуудын жишээ бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт өөр өөр хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг. Хамтарсан тохиолдлын графикууд нь хамтдаа тохиолдохыг илэрхийлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Байгалийн графиктай сургалт
Android-д зориулсан TensorFlow lite-ийг зөвхөн дүгнэлт хийхэд ашигладаг уу эсвэл сургалтанд ашиглаж болох уу?
Android-д зориулсан TensorFlow Lite нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмжүүдэд зориулагдсан TensorFlow-ийн хөнгөн хувилбар юм. Үүнийг голчлон гар утасны төхөөрөмж дээр урьдчилан бэлтгэгдсэн машин сургалтын загваруудыг ажиллуулахад ашигладаг бөгөөд дүгнэлт даалгавруудыг үр дүнтэй гүйцэтгэхэд ашигладаг. TensorFlow Lite нь гар утасны платформд зориулагдсан бөгөөд бага хоцрогдолтой, жижиг хоёртын хэмжээтэйгээр идэвхжүүлэх зорилготой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow програмчлах, Android-д зориулсан TensorFlow Lite