Whawt бол машин сургалтын програмчлалын хэл бөгөөд зүгээр л Python хэл юм
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
Гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маягийг загварчлах боломжийг олгодог олон давхар зангилаа буюу нейроноор тодорхойлогддог хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) юм. Энэ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт, ялангуяа даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай нарийн загваруудыг боловсруулахад суурь ойлголт юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Загварыг дүрслэхэд зориулсан TensorBoard
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
XAI (тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан)-д ямар хэрэгслүүд байдаг вэ?
Тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухаан (XAI) нь орчин үеийн хиймэл оюун ухаан, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ болон машин сургалтын тооцоологчдын хүрээнд чухал тал юм. Эдгээр загварууд нь улам бүр төвөгтэй болж, чухал хэрэглээнд ашиглагдах тусам шийдвэр гаргах үйл явцыг ойлгох нь зайлшгүй шаардлагатай болдог. XAI хэрэгсэл, аргачлалууд нь загварууд хэрхэн таамаг дэвшүүлдэг талаар ойлголт өгөх зорилготой.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Хэт урт бүртгэлийн файл үүсгэхгүйн тулд tf.Print руу дамжуулж буй өгөгдлийн хэмжээг хэрхэн хязгаарлах вэ?
Хэт урт бүртгэлийн файл үүсгэхээс сэргийлэхийн тулд TensorFlow дахь `tf.Print`-д дамжуулж буй өгөгдлийн хэмжээг хязгаарлах асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд `tf.Print` үйлдлийн функц, хязгаарлалт, түүнийг хэрхэн яаж хийхийг ойлгох нь чухал юм. нь TensorFlow хүрээний хүрээнд ашиглагддаг. `tf.Print` нь TensorFlow үйлдэл бөгөөд үндсэндээ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүд, TensorFlow дээр мэдэгдэл хэвлэх
CartPole даалгаврын агентыг сургахад ашигладаг мэдрэлийн сүлжээний загварын гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ, тэдгээр нь загварын гүйцэтгэлд хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
CartPole даалгавар нь алгоритмын гүйцэтгэлийг үнэлэх жишиг болгон ашигладаг бататгах сургалтын сонгодог асуудал юм. Зорилго нь зүүн эсвэл баруун тийш хүч хэрэглэх замаар тэрэгний шонг тэнцвэржүүлэх явдал юм. Энэ даалгаврыг биелүүлэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээний загварыг ихэвчлэн функц болгон ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
Бататгах сургалт, ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт сургалтын өгөгдөл үүсгэхэд загварчлалын орчин ашиглах нь яагаад ашигтай вэ?
Бататгах сургалт (RL)-д сургалтын өгөгдөл үүсгэх загварчлалын орчинг ашиглах нь ялангуяа математик, физик зэрэг салбарт олон давуу талыг бий болгодог. Эдгээр давуу талууд нь симуляци нь RL-ийн үр дүнтэй алгоритмыг хөгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой сургалтын агентуудад хяналттай, өргөтгөх боломжтой, уян хатан орчинг бүрдүүлэх чадвараас үүдэлтэй юм. Энэ арга нь ялангуяа ашигтай байдаг тул
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
OpenAI Gym дахь CartPole орчин амжилтыг хэрхэн тодорхойлдог вэ, тоглоомыг дуусгахад хүргэдэг нөхцөлүүд юу вэ?
OpenAI Gym дахь CartPole орчин нь бататгах сургалтын алгоритмуудын үндсэн жишиг болдог сонгодог хяналтын асуудал юм. Энэ бол хяналтын асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцыг бататгах сургалтын динамикийг ойлгоход тусалдаг энгийн боловч хүчирхэг орчин юм. Энэ орчинд агент үүрэг хүлээдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм
OpenAI-ийн биеийн тамирын заал нь мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглоход сургахад ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, энэ нь бататгах сургалтын алгоритмыг хөгжүүлэхэд хэрхэн тусалдаг вэ?
OpenAI-ийн биеийн тамирын заал нь бататгах сургалтын (RL), ялангуяа мэдрэлийн сүлжээг тоглоом тоглоход сургахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь бататгах сургалтын алгоритмуудыг боловсруулах, харьцуулах цогц хэрэгсэл болдог. Энэ орчин нь олон төрлийн орчинд стандартчилагдсан интерфэйсийг хангахад зориулагдсан бөгөөд энэ нь чухал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow ба Open AI ашиглан тоглоом тоглох мэдрэлийн сүлжээг сургах, Оршил, Шалгалтын тойм