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
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
TensorFlow гэж юу вэ?
TensorFlow нь Google-ээс боловсруулсан, хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгох зорилготой юм. TensorFlow нь уян хатан, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар гэдгээрээ алдартай бөгөөд энэ нь аль алинд нь түгээмэл сонголт болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Масштабтай сервергүй таамаглал
Хяналттай, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг хүн яаж мэдэх вэ?
Хяналттай болон хяналтгүй сургалт нь өгөгдлийн шинж чанар, өгөгдлийн зорилтод тулгуурлан тодорхой зорилгод үйлчилдэг машин сургалтын хоёр үндсэн хэлбэр юм. Хяналттай сургалт, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг ойлгох нь машин сургалтын үр дүнтэй загвар зохион бүтээхэд маш чухал юм. Эдгээр хоёр аргын сонголтоос хамаарна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Энэхүү цуврал хичээлийг дагаж мөрдөхийн тулд яагаад Python 3-ийн талаар үндсэн ойлголттой байхыг зөвлөж байна вэ?
Python 3-ын талаар анхан шатны ойлголттой байх нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас Python-ээр практик машин сурах тухай энэхүү цуврал хичээлийг дагаж мөрдөхийг зөвлөж байна. Python бол машин сургалтын болон мэдээллийн шинжлэх ухааны салбарт хамгийн алдартай програмчлалын хэлнүүдийн нэг юм. Энэ нь энгийн, уншигдахуйц, өргөн хүрээний номын сангийн хувьд өргөн хэрэглэгддэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Оршил, Python-той практик машин сурах танилцуулга, Шалгалтын тойм
TensorFlow-ийг ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь яагаад өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцад чухал алхам болдог вэ?
TensorFlow ашиглах үед өгөгдлийг хэлбэржүүлэх нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл явцын чухал алхам юм. Энэ процесс нь түүхий өгөгдлийг машин сургалтын алгоритмд тохирсон формат болгон хувиргах явдал юм. Мэдээллийг бэлтгэж, хэлбэржүүлснээр бид тэдгээрийг тууштай, зохион байгуулалттай бүтэцтэй байлгах боломжтой бөгөөд энэ нь загварчлалыг үнэн зөв бэлтгэхэд чухал ач холбогдолтой юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Машин сургалтанд ашиглах мэдээллийн санг бэлтгэх, Шалгалтын тойм
Машины сургалт нь шинэ жишээн дээр хэрхэн таамаглал дэвшүүлдэг вэ?
Машин сургалтын алгоритмууд нь одоо байгаа өгөгдлөөс олж авсан загвар, харилцааг ашиглан шинэ жишээн дээр таамаглал гаргахад зориулагдсан. Cloud Computing, ялангуяа Google Cloud Platform (GCP) лабораторийн хүрээнд энэ үйл явцыг Cloud ML Engine бүхий хүчирхэг Machine Learning ашиглан хөнгөвчилдөг. Машины сургалт хэрхэн таамагладаг болохыг ойлгохын тулд
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP лабораторууд, Cloud ML Engine ашиглан машин сурах, Шалгалтын тойм
Клоуд дээр машин сургалтын болон өгөгдлийн шинжлэх ухааны ажлын ачааллыг ажиллуулахын тулд байнгын диск ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Байнгын дискүүд нь үүлэн доторх машин сургалтын болон мэдээллийн шинжлэх ухааны ажлын ачааллыг ажиллуулах үнэ цэнэтэй нөөц юм. Эдгээр дискүүд нь өгөгдөл судлаачид болон машин сургалтын мэргэжилтнүүдийн бүтээмж, үр ашгийг дээшлүүлэх хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. Энэ хариултанд бид эдгээр ашиг тусыг нарийвчлан судалж, тэдгээрийн дидактик үнэ цэнийн талаар дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Үр өгөөжтэй шинжлэх ухааны байнгын диск, Шалгалтын тойм
Google Cloud Storage (GCS)-ийг машин суралцах болон мэдээллийн шинжлэх ухааны ажлын ачаалалд ашиглахын давуу тал юу вэ?
Google Cloud Storage (GCS) нь машин сурах болон өгөгдлийн шинжлэх ухааны ажлын ачаалалд хэд хэдэн давуу талыг санал болгодог. GCS нь том хэмжээний өгөгдлийг найдвартай, бат бөх хадгалах боломжийг олгодог өргөтгөх боломжтой, өндөр боломжтой объект хадгалах үйлчилгээ юм. Энэ нь бусад Google Cloud үйлчилгээнүүдтэй нягт уялдаатай байхаар бүтээгдсэн бөгөөд үүнийг удирдах, дүн шинжилгээ хийх хүчирхэг хэрэгсэл болгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Үр өгөөжтэй шинжлэх ухааны байнгын диск, Шалгалтын тойм
Мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын ажлын урсгалын хувьд гүн гүнзгий суралцах VM ашиглан Colab-ийг илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгох нь яагаад ашигтай вэ?
Гүнзгий суралцах VM ашиглан Colab-ийг илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгох нь өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын ажлын урсгалд хэд хэдэн ашиг тус авчрах болно. Энэхүү сайжруулалт нь илүү үр ашигтай, хурдан тооцоолол хийх боломжийг олгож, хэрэглэгчдэд илүү том өгөгдлийн багц бүхий цогц загваруудыг сургах, ашиглах боломжийг олгож, улмаар гүйцэтгэл, бүтээмжийг сайжруулахад хүргэдэг. Шинэчлэлийн гол давуу талуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм