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
Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.
Давхаргыг нэгтгэх нь чухал шинж чанаруудыг хадгалахын зэрэгцээ зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад хэрхэн тусалдаг вэ?
Цөөрмийн давхаргууд нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал шинж чанаруудыг хадгалахын зэрэгцээ зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гүнзгий сургалтын хүрээнд CNN нь зургийн ангилал, объект илрүүлэх, семантик сегментчилэл зэрэг ажлуудад өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан. Pooling давхаргууд нь CNN-ийн салшгүй бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд хувь нэмэр оруулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Питорчтой Конвнет руу нэвтрэх, Шалгалтын тойм
Бид яагаад зургийг сүлжээгээр дамжуулахаасаа өмнө тэгшлэх хэрэгтэй байна вэ?
Зургийг мэдрэлийн сүлжээгээр дамжуулахаас өмнө тэгшлэх нь зургийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулахад чухал алхам юм. Энэ процесс нь хоёр хэмжээст дүрсийг нэг хэмжээст массив болгон хувиргах явдал юм. Зургийг тэгшлэх гол шалтгаан нь оролтын өгөгдлийг мэдрэлийн системд амархан ойлгож, боловсруулж болох формат болгон хувиргах явдал юм.
Том өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулахад санал болгож буй арга юу вэ?
Том өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэхэд чухал алхам бөгөөд ялангуяа Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх зэрэг ажлуудад зориулагдсан 3D эргэлдсэн мэдрэлийн сүлжээ (CNN)-ийн хүрээнд. Урьдчилсан боловсруулалтын чанар, үр ашиг нь загварын гүйцэтгэл болон ерөнхий амжилтад ихээхэн нөлөөлдөг
Цуглуулга нь CNN-ийн онцлог газрын зургийг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ, хамгийн их нэгтгэх зорилго нь юу вэ?
Pooling нь конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN)-д онцлог газрын зургийн хэмжээст байдлыг хялбарчлах, багасгахад ашигладаг арга юм. Энэ нь оролтын өгөгдлөөс хамгийн чухал шинж чанаруудыг гаргаж авах, хадгалахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. CNN-д нэгтгэх ажлыг ихэвчлэн эвдрэлийн давхаргыг хэрэглэсний дараа хийдэг. Нэгтгэх зорилго нь хоёр талтай:
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow дахь хувьслын мэдрэлийн сүлжээ, Хувьсах мэдрэлийн сүлжээнүүдийн үндэс, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжих алгоритмд шаардлагагүй баганыг буулгахаас өмнө анхны өгөгдлийн хүрээний хуулбарыг хийх нь яагаад ашигтай вэ?
Машины сургалтанд дундаж шилжих алгоритмыг ашиглахдаа шаардлагагүй баганыг буулгахаас өмнө анхны өгөгдлийн хүрээний хуулбарыг үүсгэх нь ашигтай байдаг. Энэхүү дадлага нь хэд хэдэн зорилготой бөгөөд бодит мэдлэгт суурилсан дидактик ач холбогдолтой. Нэгдүгээрт, анхны өгөгдлийн хүрээний хуулбарыг үүсгэх нь анхны өгөгдөл хадгалагдахыг баталгаажуулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Титаник өгөгдлийн багцтай дундаж шилжилт, Шалгалтын тойм
Хамгийн ойрын хөршүүдийн K алгоритмын өргөтгөх чадвар, сургалтын үйл явцын хувьд ямар хязгаарлалтууд байдаг вэ?
Хамгийн ойрын хөршүүд (KNN) алгоритм нь машин сургалтанд түгээмэл бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг ангиллын алгоритм юм. Энэ нь шинэ өгөгдлийн цэгийн хөрш өгөгдлийн цэгүүдтэй ижил төстэй байдалд үндэслэн таамаглал гаргадаг параметрийн бус арга юм. KNN нь давуу талтай хэдий ч өргөтгөх чадвар, боломжийн хувьд зарим хязгаарлалттай байдаг
Мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлтийн орон зайг дүрслэн харуулахын тулд идэвхжүүлэх атласыг хэрхэн ашиглах вэ?
Идэвхжүүлэх атлас нь мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлтийн орон зайг дүрслэн харуулах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Идэвхжүүлэлтийн атласууд хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд эхлээд мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлт гэж юу болох талаар тодорхой ойлголттой байх нь чухал юм. Мэдрэлийн сүлжээнд идэвхжүүлэлт нь тус бүрийн гаралтыг хэлнэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Идэвхжүүлэх Атлас ашиглан зургийн загвар, таамаглалыг ойлгох, Шалгалтын тойм
Scikit-learn нь машин сургалтын алгоритмаас бусад ямар хэрэгслүүдийг санал болгодог вэ?
Python дахь алдартай машин сургалтын номын сан болох Scikit-learn нь зөвхөн машин сургалтын алгоритмаас гадна өргөн хүрээний хэрэгсэл, функцуудыг санал болгодог. Scikit-learn-ийн өгсөн эдгээр нэмэлт даалгаврууд нь номын сангийн ерөнхий чадавхийг сайжруулж, үүнийг өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, боловсруулах цогц хэрэгсэл болгодог. Энэ хариултанд бид зарим даалгавруудыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Scikit сурах, Шалгалтын тойм