Тоглогчдын зурсан doodle-ийг хиймэл оюун ухааны хүрээнд тайлбарлах нь юу вэ?
Тоглогчдын зурсан doodles-ийг орчуулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Quick, Draw програмыг ашиглах үед маш сонирхолтой ажил юм. өгөгдлийн багц. Энэ даалгавар нь гараар зурсан ноорогуудыг урьдчилан тодорхойлсон ангилалд таних, ангилахын тулд машин сургалтын техникийг ашиглах явдал юм. Хурдан, зур! Датасет нь 50 сая гаруй зургийн олон нийтэд нээлттэй цуглуулга юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, Google Quick Draw - doodle өгөгдлийн багц
Сургалтын өмнө өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх, цэвэрлэх вэ?
Машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning зэрэг платформуудтай ажиллахдаа өгөгдөл бэлтгэх, цэвэрлэх нь таны боловсруулсан загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалд шууд нөлөөлдөг чухал алхам юм. Энэ үйл явц нь хэд хэдэн үе шатыг хамардаг бөгөөд тус бүр нь сургалтанд ашигласан өгөгдлийг өндөр түвшинд байлгах зорилготой юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Cloud Machine Learning/AI платформ дээр Fashion-MNIST датасетийг хэрхэн ашиглах вэ?
Fashion-MNIST нь 60,000 жишээ бүхий сургалтын багц, 10,000 жишээний тестийн багцаас бүрдэх Заландогийн нийтлэлийн зургийн мэдээллийн багц юм. Жишээ болгон нь 28 ангийн шошготой холбоотой 28×10 саарал өнгийн зураг юм. Мэдээллийн багц нь машин сургалтын алгоритмуудыг харьцуулах зорилгоор MNIST-ийн анхны мэдээллийн багцыг шууд орлуулах үүрэг гүйцэтгэдэг.
Загварын сургалтанд үр дүнтэй ашиглахын өмнө өөрийн өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах автоматжуулсан хэрэгсэл байдаг уу?
Гүнзгий суралцах, хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python, TensorFlow, Keras-тай ажиллах үед өгөгдлийн багцаа урьдчилан боловсруулах нь тэдгээрийг сургалтын загвар болгон оруулахаас өмнө хийх чухал алхам юм. Таны оруулсан өгөгдлийн чанар, бүтэц нь загварын гүйцэтгэл, нарийвчлалд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэхүү урьдчилсан боловсруулалт нь нарийн төвөгтэй байж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна
Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
Мэдээлэл цэвэрлэх үйл явц нь хэвийх зүйлгүй байх нь машин сургалтын салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning гэх мэт платформуудыг ашиглахад чухал асуудал юм. Өгөгдөл цэвэрлэх явцад хазайлт нь загваруудыг хазайлгахад хүргэдэг бөгөөд энэ нь буруу эсвэл шударга бус таамаглал үүсгэдэг. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд олон талт арга барил шаардлагатай
PyTorch нь өгөгдлийг тэгшитгэхийн тулд суурилуулсан аргыг хэрэгжүүлдэг тул гарын авлагын шийдэл шаарддаггүй юу?
PyTorch, өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан нь гүнзгий суралцах програмуудад өргөн дэмжлэг үзүүлдэг. Гүнзгий сургалтын өмнөх боловсруулалтын нийтлэг алхамуудын нэг бол олон хэмжээст оролтын өгөгдлийг нэг хэмжээст массив болгон хөрвүүлэхийг хэлдэг өгөгдлийг тэгшлэх явдал юм. Энэ үйл явц нь мэдрэлийн систем дэх эргэлтийн давхаргаас бүрэн холбогдсон давхарга руу шилжихэд зайлшгүй шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд
Python дээр SVM ангиллыг хэрэгжүүлэхийн тулд scikit-learn гэх мэт сангуудыг хэрхэн ашиглаж болох вэ, үүнд хамаарах гол функцууд юу вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVM) нь хяналттай машин сургалтын алгоритмуудын хүчирхэг бөгөөд олон талт ангилал бөгөөд ангиллын ажилд онцгой үр дүнтэй байдаг. Python хэл дээрх scikit-learn зэрэг номын сангууд SVM-ийн бат бөх хэрэгжилтийг хангадаг бөгөөд үүнийг дадлагажигч, судлаачдад ашиглах боломжтой болгодог. Энэхүү хариулт нь SVM ангиллыг хэрэгжүүлэхийн тулд scikit-learn-ийг хэрхэн ашиглаж болохыг тайлбарлаж, түлхүүрийг нарийвчлан харуулах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Вектор машины оновчлолыг дэмжих, Шалгалтын тойм
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, онцлог сонгох, загвар сургах, байршуулах зэрэг машин сургалтын дамжуулах хоолойн янз бүрийн үе шатуудаас хазайлт үүсч болно. Өргөтгөсөн байдлыг илрүүлэх нь статистик дүн шинжилгээ, домайн мэдлэг, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний хослолыг хамардаг. 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