Python-оос гадна машин сургалтын програмчлалд ямар хэлүүдийг ашигладаг вэ?
Python хэл нь машин сургалтын програмчлалын цорын ганц хэл мөн үү гэсэн асуулт, ялангуяа хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт шинээр орж ирж буй хүмүүсийн дунд түгээмэл байдаг. Хэдийгээр Python бол машин сургалтын салбарт зонхилох хэл боловч энэ нь зөвхөн үүнд хэрэглэгддэг хэл биш юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
TF түгээлт байхгүй тохиолдолд асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python-ийн аль хувилбар нь TensorFlow-ийг суулгахад илүү дээр вэ?
TensorFlow суулгах, ялангуяа энгийн, энгийн тооцоологч ашиглах Python-ийн оновчтой хувилбарыг авч үзэхдээ жигд ажиллагааг хангах, боломжгүй TensorFlow түгээлтүүдтэй холбоотой болзошгүй асуудлаас зайлсхийхийн тулд Python хувилбарыг TensorFlow-ийн нийцтэй байдлын шаардлагад нийцүүлэх нь чухал юм. Python хувилбарыг сонгох нь олон хүмүүсийн адил TensorFlow-аас хойш чухал юм
Машин сургалтын үндсийг сурахад ихэвчлэн хэр хугацаа шаардагдах вэ?
Машин сургалтын үндсийг сурах нь суралцагчийн програмчлал, математик, статистикийн өмнөх туршлага, мөн сургалтын хөтөлбөрийн эрч хүч, гүнзгийрүүлсэн байдал зэрэг хэд хэдэн хүчин зүйлээс хамааран ихээхэн ялгаатай байдаг олон талт хүчин чармайлт юм. Ер нь хувь хүмүүс хэдэн долоо хоногоос хэдэн сар хүртэл хаана ч санхүүжүүлнэ гэж найдаж болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Google Vision API-г Python дээр ашиглаж болох уу?
Google Cloud Vision API нь Google Cloud-аас санал болгож буй хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд хөгжүүлэгчдэд зургийн анализын чадавхийг өөрсдийн аппликейшнд нэгтгэх боломжийг олгодог. Энэхүү API нь зургийн шошго, объект илрүүлэх, оптик тэмдэгт таних (OCR) гэх мэт өргөн хүрээний функцуудыг хангадаг. Энэ нь аппликешнүүдэд Google-ийн тусламжтайгаар зургийн агуулгыг ойлгох боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Оршил, Google Cloud Vision API-ийн танилцуулга
Шугаман регрессийн b параметрийг (хамгийн сайн тохирох шугамын y огтлолцол) хэрхэн тооцдог вэ?
Шугаман регрессийн нөхцөлд параметр (ихэвчлэн хамгийн сайн тохирох шугамын y огтлолцол гэж нэрлэдэг) нь шугаман тэгшитгэлийн чухал бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд шугамын налууг илэрхийлдэг. Таны асуулт y-таслалт , хамааралтай хувьсагчийн дундаж ба бие даасан хувьсагчийн хоорондын хамааралд хамаарна.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Регресс, Регрессийн талаархи ойлголт
TensorFlow.js дээр шууд сургахтай харьцуулахад гүнзгий сургалтын загваруудыг сургахад Python ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Python хэл нь TensorFlow.js дээр шууд сургалтаас ялгаатай нь гүнзгий суралцах загваруудыг сургах гол хэл болж гарч ирсэн. Энэ зорилгоор Python-г TensorFlow.js-ээс илүү ашиглахын давуу тал нь Python-д байдаг баялаг экосистем, сангууд болон гүнзгий суралцах даалгавруудад чухал ач холбогдолтой гүйцэтгэл, өргөтгөх чадвар зэрэг олон талт юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow.js програмтай хөтөч дээр гүнзгий суралцах, Python дахь сургалтын загвар ба TensorFlow.js руу ачаалах, Шалгалтын тойм
SVM-ийн шийдвэрийн хил хязгаарыг тодорхойлоход туслах векторууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, сургалтын явцад тэдгээрийг хэрхэн тодорхойлдог вэ?
Дэмжлэгийн вектор машинууд (SVMs) нь ангилал болон регрессийн шинжилгээнд ашигладаг хяналттай сургалтын загваруудын анги юм. SVM-ийн үндсэн ойлголт бол өөр өөр ангиллын өгөгдлийн цэгүүдийг хамгийн сайн тусгаарлах оновчтой гиперпланг олох явдал юм. Туслах векторууд нь энэхүү шийдвэрийн хил хязгаарыг тодорхойлох чухал элементүүд юм. Энэ хариулт нь гүйцэтгэх үүргийг тодруулах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM-ийг эхнээс нь хийж дуусгах, Шалгалтын тойм
SVM-ийн хэрэгжилтийн 'урьдчилан таамаглах' арга нь шинэ өгөгдлийн цэгийн ангиллыг хэрхэн тодорхойлдог вэ?
Дэмжлэгийн вектор машин (SVM) дахь "урьдчилан таамаглах" арга нь загварт сургагдсаны дараа шинэ өгөгдлийн цэгүүдийг ангилах боломжийг олгодог үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ арга хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд SVM-ийн үндсэн зарчмууд, математик томъёолол, хэрэгжилтийн нарийвчилсан судалгааг хийх шаардлагатай. SVM дэмжих вектор машинуудын үндсэн зарчим
PyTorch дээр super().__init__() команд ямар үүрэгтэй вэ?
PyTorch дээрх `super().__init__()` командыг хэлэлцэхийн тулд объект хандалтат програмчлалын (OOP) зарчмууд болон PyTorch-ийн хүрээний конвенцуудтай холбоотой. Эхлээд PyTorch мэдрэлийн сүлжээг ихэвчлэн "torch.nn.Module" дэд ангиллаар тодорхойлдог. Энэ үндсэн анги нь сүлжээний давхарга болон параметрүүдийг тодорхойлох, удирдах тогтолцоог бүрдүүлдэг. Мэдрэлийн сүлжээний энгийн жишээ энд байна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Өгөгдөл, Дата линкүүд
Олон хэмжээст тэгш өнцөгт массивыг зааж өгсөн torch.Tensor ангилалд өөр өөр төрлийн өгөгдлийн элемент байж болох уу?
Олон хэмжээст тэгш өнцөгт массивыг тодорхойлсон `torch.Tensor` анги нь өөр өөр төрлийн өгөгдлийн элементтэй байж болно гэсэн баталгаа үнэн зөв биш байна. PyTorch-д `torch.Tensor` анги нь нэг төрлийн өгөгдлийн төрлийн элементүүдийг хадгалахад зориулагдсан. Энэхүү хязгаарлалт нь PyTorch дахь тензорын үндсэн шинж чанар бөгөөд үүнд зайлшгүй шаардлагатай