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
Загварыг дээжийн дарааллаар суралцахаас сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хольж өөрчлөх вэ?
Сургалтын дээжийн дараалалд үндэслэн гүнзгий суралцах загварыг сурахаас урьдчилан сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг холих нь чухал юм. Өгөгдлийг холих нь загвар нь дээжийг танилцуулах дараалалтай холбоотой гажуудал, хамаарлыг санамсаргүйгээр сурахгүй байхыг баталгаажуулдаг. Энэ хариултанд бид янз бүрийн зүйлийг судлах болно
Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахад шаардлагатай номын сангууд юу вэ?
Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахын тулд үйл явцыг ихээхэн хөнгөвчлөх хэд хэдэн шаардлагатай номын сангууд байдаг. Эдгээр номын сангууд нь өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулах, боловсруулах янз бүрийн функцээр хангадаг бөгөөд судлаачид болон дадлагажигчдад гүн гүнзгий суралцах даалгаврын хувьд мэдээллээ үр дүнтэй бэлтгэх боломжийг олгодог. Өгөгдлийн үндсэн сангуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Өгөгдөл, Өөрийнхөө өгөгдлийг ачаалж байна, Шалгалтын тойм
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API-г ашиглан машинд суралцах өгөгдлийг ачаалах, бэлтгэхэд ямар алхамууд багтдаг вэ?
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API-г ашиглан машин сургалтын өгөгдлийг ачаалах, бэлтгэх нь машин сургалтын загваруудыг амжилттай хэрэгжүүлэхэд маш чухал хэд хэдэн алхмуудыг хамардаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл ачаалах, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх зэрэг орно. Энэ хариултанд бид эдгээр алхам бүрийг нарийвчлан, дэлгэрэнгүй тайлбарыг өгөх болно. Эхний алхам
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow өндөр түвшний API, Мэдээллийг ачаалж байна, Шалгалтын тойм
BigQuery-д өгөгдөл ачаалах үед Cloud Storage хувин дээр санал болгож буй байршил юу вэ?
Google Cloud Platform (GCP) дахь Вэб UI ашиглан BigQuery руу өгөгдөл ачаалахдаа Cloud Storage хувин дээр санал болгож буй байршлыг анхаарч үзэх нь чухал юм. Cloud Storage хувин нь BigQuery-д ачаалагдахаас өмнө өгөгдлийг хадгалах зуучлагчийн үүрэг гүйцэтгэдэг. Санал болгож буй байршлыг дагаснаар та байршлыг оновчтой болгож чадна
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, Вэб UI ашиглан орон нутгийн өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах, Шалгалтын тойм
BigQuery вэб UI ашиглан компьютерээсээ шууд өгөгдөл ачаалахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Google Cloud Platform (GCP)-ийн нэг хэсэг болох BigQuery вэб UI нь хэрэглэгчдэд компьютерээсээ BigQuery руу өгөгдөл ачаалахад тохиромжтой, ээлтэй интерфэйсээр хангадаг. Гэсэн хэдий ч энэ аргыг ашиглахдаа зарим хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. BigQuery вэб UI ашиглан компьютерээсээ шууд өгөгдөл ачаалах хязгаар нь 10MB байна
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, Вэб UI ашиглан орон нутгийн өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах, Шалгалтын тойм
Вэб UI ашиглан локал өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах хоёр арга юу вэ?
Cloud Computing талбарт, ялангуяа Google Cloud Platform (GCP) -ийн хүрээнд вэб UI ашиглан локал өгөгдлийг BigQuery руу ачаалах хоёр арга бий. Эдгээр аргууд нь BigQuery руу өгөгдлийг импортлох, цаашдын дүн шинжилгээ хийх, боловсруулахад уян хатан байдал, тав тухыг хэрэглэгчдэд олгодог. Эхний арга нь ашиглах явдал юм
BigQuery руу өгөгдөл ачаалах үндсэн файлын формат нь юу вэ?
Google Cloud Platform-аас хангадаг үүлэнд суурилсан мэдээллийн агуулах болох BigQuery-д өгөгдөл ачаалах өгөгдмөл файлын формат нь шинэ мөрөөр тусгаарлагдсан JSON формат юм. Энэ формат нь энгийн, уян хатан байдал, янз бүрийн мэдээллийн эх сурвалжтай нийцдэг тул өргөн хэрэглэгддэг. Энэ хариултанд би шинэ мөрөөр тусгаарлагдсан JSON формат, түүний давуу тал болон
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, BigQuery вэб интерфэйсийг хурдан эхлүүлэх, Шалгалтын тойм
BigQuery-д өөрсдийн өгөгдлийг ачаалах алхамууд юу вэ?
BigQuery-д өөрийн өгөгдлийг ачаалахын тулд та өгөгдлийн багцаа үр дүнтэй импортлох, удирдах боломжтой хэд хэдэн алхмуудыг дагах боломжтой. Энэ процесс нь өгөгдлийн багц үүсгэх, хүснэгт үүсгэх, дараа нь таны өгөгдлийг тухайн хүснэгтэд ачаалах явдал юм. Доорх алхмууд нь танд үйл явцын талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ашиглаж эхлэх, BigQuery вэб интерфэйсийг хурдан эхлүүлэх, Шалгалтын тойм
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулахад ямар үе шатууд багтдаг вэ?
Загварыг сургахаасаа өмнө Fashion-MNIST өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулах нь өгөгдлийг зөв форматлаж, машин сургалтын ажилд оновчтой болгох хэд хэдэн чухал алхмуудыг агуулдаг. Эдгээр алхмуудад өгөгдөл ачаалах, мэдээлэл хайх, өгөгдлийг цэвэрлэх, өгөгдлийг хувиргах, өгөгдөл хуваах зэрэг орно. Алхам бүр нь өгөгдлийн багцын чанар, үр ашгийг дээшлүүлэхэд хувь нэмэр оруулж, үнэн зөв загварт сургалт явуулах боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм