Муур болон нохойг тодорхойлохын тулд зураг, тэдгээрийн ангилалыг дүрслэн харуулах нь мэдрэлийн сүлжээг ашиглан хэд хэдэн чухал зорилготой. Энэ үйл явц нь сүлжээний дотоод үйл ажиллагааг ойлгоход тусалдаг төдийгүй түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сурсан дүрслэлийн талаархи ойлголтыг олж авахад тусалдаг.
Зургийг дүрслэн харуулах гол зорилгын нэг бол сүлжээ нь нохой, муурыг ялгаж сурдаг онцлог шинж чанаруудын талаар илүү сайн ойлголттой болох явдал юм. Convolutional Neural Network (CNNs) нь ирмэг ба бүтэц зэрэг доод түвшний шинж чанаруудыг аажмаар гаргаж аваад дараа нь тэдгээрийг нэгтгэн дээд түвшний дүрслэлийг бий болгох замаар зургийн шаталсан дүрслэлд суралцдаг. Эдгээр сурсан шинж чанаруудыг дүрслэн харуулснаар бид сүлжээгээ ангилахдаа зургийн аль тал дээр анхаарлаа хандуулж байгааг тайлбарлаж чадна.
Жишээлбэл, сүлжээ нь нохойн дүрсийг ангилахын тулд чих эсвэл сүүлтэй эсэхээс ихээхэн хамаардаг болохыг олж мэдвэл эдгээр шинж чанарууд нь нохойг муурнаас ялгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг гэж бид дүгнэж болно. Энэхүү мэдлэг нь сургалтын үйл явцыг боловсронгуй болгох, загварын нарийвчлалыг сайжруулах, эсвэл хоёр ангийн биологийн ялгааны талаархи ойлголтыг өгөхөд үнэ цэнэтэй байж болно.
Дүрслэл нь сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэхэд тусалдаг. Буруу ангилсан зургуудыг шалгаснаар бид төөрөгдөл үүсгэж болох хэв маяг эсвэл нийтлэг шинж чанарыг тодорхойлж чадна. Загварын хязгаарлалтыг ойлгох, сайжруулах шаардлагатай газруудыг тодорхойлохын тулд эдгээр буруу ангилагдсан зургуудыг цаашид шинжилж болно. Жишээлбэл, хэрэв сүлжээ нь зарим нохойн үүлдрийн зургийг муур гэж буруу ангилдаг бол энэ нь тухайн загварт тухайн үүлдрийн хувьд илүү их сургалтын мэдээлэл хэрэгтэй байгааг илтгэж магадгүй юм.
Цаашилбал, ангиллын үр дүнг нүдээр харуулах нь сүлжээний шийдвэрийг оролцогч талууд эсвэл эцсийн хэрэглэгчдэд тайлбарлах боломжийг олгодог. Бодит ертөнцийн олон хэрэглээнд тайлбарлах чадвар нь итгэлцлийг бий болгох, ил тод байдлыг хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Ангиллын үр дүнг харгалзах зургуудын хамт дүрслэн үзүүлснээр бид сүлжээ яагаад тодорхой шийдвэр гаргасан талаар тодорхой бөгөөд ойлгомжтой тайлбарыг өгч чадна.
Эдгээр практик давуу талуудаас гадна зургийн ангиллыг нүдээр харуулах нь дидактик хэрэгсэл болж чаддаг. Энэ нь судлаачид, оюутнууд, дадлагажигчдад сүлжээний дотоод үйл ажиллагааны талаар ойлголттой болж, түүний сурсан дүрслэлийг ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү ойлголтыг сүлжээний архитектурыг сайжруулах, сургалтын стратегийг оновчтой болгох эсвэл гүнзгий суралцах чиглэлээр шинэ арга техникийг хөгжүүлэхэд ашиглаж болно.
Муур, нохойг ялгахын тулд зураг, тэдгээрийн ангиллыг дүрслэн харуулах нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас нэн чухал юм. Энэ нь сурсан шинж чанаруудыг ойлгох, сүлжээний гүйцэтгэлийг үнэлэх, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, сүлжээний шийдвэрийг тайлбарлах, цаашдын судалгаа, хөгжүүлэлтийн дидактик хэрэгсэл болгон ашиглахад тусалдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах:
- Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
- TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?
- Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
- SQLite мэдээллийн сантай холбоо тогтоож, курсорын объект үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Өгөгдсөн Python кодын хэсэгчилсэн хэсэгт чатботын мэдээллийн сангийн бүтцийг бий болгоход ямар модулиудыг импортолсон бэ?
- Мэдээллийг чатботт зориулсан мэдээллийн санд хадгалахдаа ямар түлхүүр-утга хосуудыг хасч болох вэ?
- Холбогдох мэдээллийг мэдээллийн санд хадгалах нь их хэмжээний өгөгдлийг удирдахад хэрхэн тусалдаг вэ?
- Чатботт зориулсан мэдээллийн сан үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Чатботын дүгнэлт хийх явцад хяналтын цэгийг сонгох, цацрагийн өргөн болон оролт бүрт орчуулах тоог тохируулахдаа юуг анхаарах вэ?
- Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF Deep Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг үзээрэй