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
AI харааны загварыг сургахдаа сургалтын эрин үе бүрт өөр өөр зураг ашиглах шаардлагатай юу?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа TensorFlow ашиглан компьютерийн алсын хараатай даалгавруудыг шийдвэрлэхэд загвар сургах үйл явцыг ойлгох нь оновчтой гүйцэтгэлд хүрэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Энэ нөхцөлд гарч ирдэг нийтлэг асуулт бол сургалтын үе шат бүрт өөр өөр зургуудыг ашигладаг эсэх явдал юм. Үүнийг шийдвэрлэхийн тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, ML бүхий компьютерийн үндсэн алсын хараа
Хараа хяналтгүй төлөөллийн сургалтанд эсрэг тэсрэг сургалт ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, эерэг хосуудын төлөөлөл сөрөг хосуудынхаас илүү далд орон зайд ойр байхыг хэрхэн баталгаажуулдаг вэ?
Ялгаатай сургалт нь хараа хяналтгүй дүрслэлийн сургалтын гол арга техник болж гарч ирсэн бөгөөд загварууд хэрхэн тодорхой хяналтгүйгээр өгөгдлийг кодлохыг сурдагийг үндсээр нь өөрчилсөн. Ялгаатай сургалт нь үндсэндээ эерэг хосуудыг сөрөг хосуудын эсрэг харьцуулан дүрслэлийг сурахад чиглэгддэг бөгөөд ингэснээр ижил төстэй тохиолдлууд далд орон зайд илүү ойрхон байхад, ялгаатай нь илүү хол байх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Хяналтгүй суралцах, Хараа хяналтгүй төлөөллийн сургалт, Шалгалтын тойм
2012 онд AlexNet-ийн нэвтрүүлсэн гол шинэчлэлтүүд нь эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ болон дүрсийг таних талбарыг ихээхэн ахиулсан бэ?
2012 онд AlexNet-ийг нэвтрүүлсэн нь гүнзгий суралцах, ялангуяа конвульцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) болон дүрсийг таних талбарт чухал үе шат болсон юм. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton нарын боловсруулсан AlexNet нь ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 тэмцээнд одоо байгаа аргуудаас хамаагүй илүү амжилтад хүрсэн.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Компьютерийн алсын хараа, Зургийг танихад зориулагдсан мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын загварт зориулсан өгөгдлийн багц цуглуулах ямар аргууд байдаг вэ?
Машин сургалтын загварын сургалтанд зориулж мэдээллийн багц цуглуулах хэд хэдэн арга байдаг. Сургалтанд ашигласан өгөгдлийн чанар, тоо хэмжээ нь загварын гүйцэтгэлд шууд нөлөөлдөг тул эдгээр аргууд нь машин сургалтын загваруудын амжилтанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гараар өгөгдөл цуглуулах, вэб гэх мэт өгөгдлийн багц цуглуулах янз бүрийн арга барилыг судалж үзье
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Загварыг сургах, үнэлэхэд бусад өгөгдлийг ашиглах шаардлагатай юу?
Машин сургалтын салбарт загваруудыг сургах, үнэлэхэд нэмэлт өгөгдлийг ашиглах нь үнэхээр зайлшгүй шаардлагатай юм. Нэг өгөгдлийн багц ашиглан загваруудыг сургах, үнэлэх боломжтой боловч бусад өгөгдлийг оруулах нь загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг ихээхэн нэмэгдүүлэх болно. Энэ нь ялангуяа үнэн юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Мэдрэлийн сүлжээний хэт урт сургалт яагаад хэт их ачаалалд хүргэдэг вэ, ямар арга хэмжээ авч болох вэ?
Мэдрэлийн сүлжээг (NN), ялангуяа Convolutional Neural Network (CNN)-ийг удаан хугацаагаар сургах нь хэт тохируулга гэж нэрлэгддэг үзэгдэлд хүргэх болно. Загвар өмсөгч нь зөвхөн сургалтын өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг төдийгүй чимээ шуугиан, гажуудлыг сурч мэдсэн тохиолдолд хэт тохирох байдал үүсдэг. Үүний үр дүнд гүйцэтгэлтэй загвар бий болно
Сургалтын үеэр CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нийтлэг аргууд юу вэ?
Сургалтын явцад Convolutional Neural Network (CNN)-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарын чухал ажил юм. CNN нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх, семантик сегментчилэл зэрэг компьютерийн харааны төрөл бүрийн ажлуудад өргөн хэрэглэгддэг. CNN-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулах нь илүү нарийвчлалтай, илүү хурдан нэгдэх, ерөнхий ойлголтыг сайжруулахад хүргэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Сургалтын Convnet, Шалгалтын тойм
Бид CNN-д зориулсан сургалтын мэдээллийг хэрхэн бэлтгэх вэ?
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 сурах, ерөнхийд нь нэгтгэх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг тул энэ үйл явц нь чухал юм. Энэ хариултанд бид холбогдох алхмуудыг судлах болно
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 болон чухал болохыг авч үзэх болно