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
Маш их хувьсах өгөгдөл дээр үндэслэн таамаглах загварыг бий болгох боломжтой юу? Загварын нарийвчлал нь өгсөн өгөгдлийн хэмжээгээр тодорхойлогддог уу?
Маш их хувьсах өгөгдөл дээр үндэслэн таамаглах загварыг бий болгох нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт, ялангуяа машин сургалтын салбарт үнэхээр боломжтой юм. Гэсэн хэдий ч ийм загварын нарийвчлал нь зөвхөн өгсөн мэдээллийн хэмжээгээр тодорхойлогддоггүй. Энэ хариултанд бид энэ мэдэгдлийн цаад шалтгааныг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
Машин сургалтын алгоритмууд нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг урьдчилан таамаглах эсвэл ангилж сурах боломжтой. Шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээхэд юу багтдаг вэ?
Машины сургалтын явцад шошгогүй өгөгдлийн урьдчилан таамаглах загвар зохион бүтээх нь хэд хэдэн үндсэн алхам, анхаарах зүйлсийг багтаадаг. Шошгогүй өгөгдөл нь урьдчилан тодорхойлсон зорилтот шошго эсвэл категоригүй өгөгдлийг хэлнэ. Зорилго нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийг үнэн зөв таамаглах эсвэл ангилах загваруудыг бий болгоход оршино.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Шинжилгээнд зориулж өгөгдлийг хэрхэн хөвөгч формат руу хөрвүүлэх вэ?
Өгөгдлийг дүн шинжилгээ хийх зориулалттай хөвөгч формат руу хөрвүүлэх нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх олон даалгавар, ялангуяа хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцах чиглэлээр хийх чухал алхам юм. Float буюу хөвөх цэгийн товчлол нь бодит тоог бутархай хэсэгтэй илэрхийлдэг өгөгдлийн төрөл юм. Энэ нь аравтын бутархай тоог нарийн дүрслэх боломжийг олгодог бөгөөд түгээмэл хэрэглэгддэг
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс урьдчилан сэргийлэх нь загварын гүйцэтгэлийн бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв байдлыг хангахад маш чухал юм. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлүүд дэх гажуудал эсвэл олдворуудыг ашиглаж сурсан тохиолдолд санамсаргүй хууран мэхлэлт үүсч, улмаар төөрөгдүүлсэн үр дүнд хүргэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд хэд хэдэн стратеги ашиглаж болно
Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ? Холбогдох алхмуудыг тайлбарлана уу.
Convolutional Neural Network (CNN)-ийн сургалтын өгөгдлийг бэлтгэх нь загварын оновчтой гүйцэтгэл, үнэн зөв таамаглалыг хангах хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Сургалтын өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь CNN-ийн хэв маягийг үр дүнтэй сурч, нэгтгэх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг тул энэ үйл явц маш чухал юм. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг судлах болно
CNN-ийг сургах явцад оролтын өгөгдлийн хэлбэрийг янз бүрийн үе шатанд хянах нь яагаад чухал вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургах явцад янз бүрийн үе шатанд оролтын өгөгдлийн хэлбэрийг хянах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас маш чухал юм. Энэ нь өгөгдлийг зөв боловсруулж байгаа эсэхийг баталгаажуулж, болзошгүй асуудлуудыг оношлоход тусалдаг ба сүлжээний гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд үндэслэлтэй шийдвэр гаргахад тусалдаг. онд
CNN-ийг сургахаасаа өмнө өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь яагаад чухал вэ?
Convolutional Neural Network (CNN)-ийг сургахаасаа өмнө өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт нэн чухал юм. Урьдчилан боловсруулах янз бүрийн арга техникийг хэрэгжүүлснээр бид CNN загварын чанар, үр нөлөөг сайжруулж, нарийвчлал, гүйцэтгэлийг сайжруулахад хүргэдэг. Энэхүү иж бүрэн тайлбар нь өгөгдлийн багцын урьдчилсан боловсруулалт яагаад чухал болохыг ойлгох болно
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.