Өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ? Баталгаажуулахад ихэвчлэн хэр их өгөгдөл хуваарилагддаг вэ?
Өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах нь гүнзгий суралцах даалгавруудыг гүйцэтгэхэд зориулсан конволюцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургах чухал алхам юм. Энэ үйл явц нь бидний загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэх, түүнчлэн хэт их тохирохоос урьдчилан сэргийлэх боломжийг олгодог. Энэ салбарт тодорхой хэсгийг хуваарилах нь түгээмэл байдаг
- 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? 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
Бид CNN загварыг сургах өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхийн тулд хэд хэдэн чухал алхмуудыг хийх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь мэдээлэл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, нэмэгдүүлэх, хуваах зэрэг орно. Эдгээр алхмуудыг анхааралтай гүйцэтгэснээр бид өгөгдөл нь зохих форматтай, CNN-ийн найдвартай загварыг сургахад хангалттай олон янз байдлыг агуулсан эсэхийг баталгаажуулж чадна. The
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Хувьсах мэдрэлийн сүлжээ (CNN), Мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) -ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Криптовалютын үнийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглах байнгын мэдрэлийн сүлжээг бий болгох хүрээнд тэнцвэржүүлсэн өгөгдлийг оролт (X) ба гаралт (Y) жагсаалтад хуваах зорилго нь юу вэ?
Криптовалютын үнийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглах зорилгоор давтагдах мэдрэлийн сүлжээг (RNN) бий болгох хүрээнд тэнцвэртэй өгөгдлийг оролт (X) ба гаралтын (Y) жагсаалтад хуваах зорилго нь RNN загварыг сургах, үнэлэх өгөгдлийг зөв зохион байгуулах явдал юм. Энэ үйл явц нь урьдчилан таамаглахад RNN-ийг үр дүнтэй ашиглахад маш чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, RNN дарааллын өгөгдлийг тэнцвэржүүлэх, Шалгалтын тойм
Хугацааны цувааны өгөгдлийн шинжилгээнд зориулж түүврээс гадуурх багц өгөгдлийг бид хэрхэн салгах вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) гэх мэт гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан цагийн цувааны өгөгдлийн шинжилгээг хийхийн тулд түүврээс гадуурх олон тооны өгөгдлийг салгах нь чухал юм. Энэхүү түүврээс гадуурх багц нь үл үзэгдэх өгөгдөл дээр бэлтгэгдсэн загварын гүйцэтгэл, ерөнхий чадварыг үнэлэхэд маш чухал юм. Судалгааны энэ чиглэлээр, ялангуяа анхаарч байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Crypto RNN дарааллыг хэвийн болгох, үүсгэх, Шалгалтын тойм
Litecoin-ийн ирээдүйн үнийг урьдчилан таамаглахын тулд RNN загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхэд шаардлагатай алхамууд юу вэ?
Litecoin-ийн ирээдүйн үнийг урьдчилан таамаглахын тулд давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) загварыг сургах өгөгдлийг бэлтгэхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай алхмуудыг хийх шаардлагатай. Эдгээр алхмууд нь мэдээлэл цуглуулах, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, онцлог инженерчлэл, сургалт, туршилтын зорилгоор өгөгдлийг хуваах зэрэг орно. Энэ хариултанд бид алхам бүрийг нарийвчлан авч үзэх болно
Бид сургалтын мэдээллээ хэрхэн сургалт, туршилтын багц болгон хуваах вэ? Энэ алхам яагаад чухал вэ?
Нохой, муур хоёрыг ялгах мэдрэлийн сүлжээг (CNN) үр дүнтэй сургахын тулд сургалтын өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах нь чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэ алхам нь бат бөх, найдвартай загвар боловсруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд би яаж хийх талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгөх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Нохой, муурыг танихын тулд мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах, Сүлжээг сургах, Шалгалтын тойм
Бид регрессийн сургалт, тестийн сургалт, туршилтын багцыг хэрхэн бий болгох вэ?
Регрессийн сургалт, туршилтын багцуудыг бий болгохын тулд бид бэлэн байгаа өгөгдлийг сургалтын багц ба тестийн багц гэсэн хоёр тусдаа мэдээллийн багцад хуваах системчилсэн процессыг баримталдаг. Энэ хэлтэс нь өгөгдлийн дэд хэсэг дээр регрессийн загвараа сургах, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжийг бидэнд олгодог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн сургалт, туршилт, Шалгалтын тойм
Регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлөө сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь яагаад чухал вэ?
Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр регрессийн загварыг сургахдаа өгөгдлийг сургалт, тестийн багц болгон хуваах нь маш чухал юм. Өгөгдөл хуваах гэж нэрлэгддэг энэхүү процесс нь загварын ерөнхий үр ашиг, найдвартай байдалд хувь нэмэр оруулах хэд хэдэн чухал зорилгыг гүйцэтгэдэг. Нэгдүгээрт, өгөгдлийг хуваах нь гүйцэтгэлийг үнэлэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, TensorFlow ашиглан регрессийн асуудлыг шийдвэрлэх, 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
- 1
- 2