Гиперпараметр тааруулах ямар төрлүүд байдаг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь загварын гиперпараметрийн оновчтой утгыг олоход ордог тул машин сургалтын үйл явцын чухал алхам юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй, харин загварыг сургахаасаа өмнө хэрэглэгч өөрөө тохируулдаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд ихээхэн боломжтой
Гиперпараметр тааруулах зарим жишээ юу вэ?
Гиперпараметрийг тааруулах нь машин сургалтын загварыг бий болгох, оновчтой болгох үйл явцын чухал алхам юм. Энэ нь загвар өөрөө сураагүй, харин сургалтын өмнө хэрэглэгчийн тохируулсан параметрүүдийг тохируулах явдал юм. Эдгээр параметрүүд нь загварын гүйцэтгэл, зан төлөвт ихээхэн нөлөөлж, оновчтой утгыг олоход нөлөөлдөг
Олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа оновчлолын процессыг хэрхэн хялбарчлах вэ?
Хиймэл оюун ухаан - Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах - TensorBoard - TensorBoard-тай оновчтой болгох чиглэлээр олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа үр дүнтэй туршилт, загвар сонгохын тулд оновчлолын процессыг хялбарчлах нь чухал юм. Энэ хариултанд бид янз бүрийн арга техник, стратегийг судлах болно
AI платформын сургалтын AI Platform Optimizer болон HyperTune хоёрын ялгаа нь юу вэ?
AI Platform Optimizer болон HyperTune нь Google Cloud AI платформоос машин сургалтын загваруудын сургалтыг оновчтой болгох зорилгоор санал болгодог хоёр ялгаатай онцлог юм. Аль аль нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах зорилготой ч гэсэн арга барил, үйл ажиллагааны хувьд ялгаатай. AI Platform Optimizer нь хамгийн сайн багцыг олохын тулд гиперпараметрийн орон зайг автоматаар судалдаг онцлог юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
Туршилт явуулахад AI Platform Optimizer ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Туршилтын явцад AI Platform Optimizer-ийн үүрэг бол машин сургалтын загварт гиперпараметрийг тохируулах үйл явцыг автоматжуулах, оновчтой болгох явдал юм. Гиперпараметрүүд нь өгөгдлөөс суралцаагүй боловч сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг бөгөөд гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
Машины бус сургалтын системийг оновчтой болгохын тулд AI Platform Optimizer-ийг хэрхэн ашиглах вэ?
AI Platform Optimizer нь Google Cloud-аас санал болгож буй хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд машинаас бусад сургалтын системийг оновчтой болгоход ашиглаж болно. Энэ нь үндсэндээ машин сургалтын загваруудыг оновчтой болгоход зориулагдсан боловч оновчлолын техникийг ашиглан ML бус системийн гүйцэтгэлийг сайжруулахад ашиглаж болно. AI Platform Optimizer-ийг хэрхэн ашиглаж болохыг ойлгохын тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
Google AI багийн боловсруулсан AI Platform Optimizer-ийн зорилго юу вэ?
Google AI багийн боловсруулсан AI Platform Optimizer нь хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын (ML) хүрээнд хүчирхэг хэрэгсэл болж үйлчилдэг. Үүний гол зорилго нь ML загваруудыг сургах чухал хэсэг болох гиперпараметрийг тохируулах үйл явцыг автоматжуулах, оновчтой болгох явдал юм. Гиперпараметрүүд нь зан төлөвийг тодорхойлдог хувьсагч юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, AI платформ оновчлогч, Шалгалтын тойм
HyperTune гэж юу вэ, үүнийг суулгасан алгоритмтай AI платформ сургалтанд хэрхэн ашиглах вэ?
HyperTune нь Google Cloud AI платформоос санал болгож буй хүчирхэг функц бөгөөд гиперпараметр тааруулах процессыг автоматжуулах замаар машин сургалтын загваруудыг сургах үйл явцыг сайжруулдаг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын явцад загварт суралцаагүй боловч сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө хэрэглэгч тохируулдаг параметрүүд юм. Эдгээр үзүүлэлтүүд нь гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI платформ, Суурилуулсан алгоритм бүхий AI платформын сургалт, Шалгалтын тойм
Машин сургалтын загварын нарийвчлалыг сайжруулахад гиперпараметрийн тохируулга ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Гиперпараметрийн тохируулга нь машин сургалтын загварын нарийвчлалыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-д гиперпараметрийг тохируулах нь машин сургалтын ерөнхий шугамын чухал алхам юм. Энэ нь загварын гиперпараметрүүдийн оновчтой утгыг сонгох үйл явцыг хамардаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам, Шалгалтын тойм