Бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тааруулах нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд хийх чухал алхам юм. Энэ нь урьдчилан бэлтгэсэн загварыг тодорхой даалгавар эсвэл өгөгдлийн багцад тохируулах зорилготой бөгөөд ингэснээр түүний гүйцэтгэлийг сайжруулж, бодит хэрэглээнд илүү тохиромжтой болгодог. Энэ процесс нь шинэ өгөгдөлтэй нийцүүлэхийн тулд урьдчилан бэлтгэсэн загварын параметрүүдийг тохируулж, илүү сайн сурч, ерөнхийлөн дүгнэх боломжийг олгодог.
Бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тааруулах үндсэн сэдэл нь урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг ихэвчлэн янз бүрийн өгөгдлийн тархалт бүхий том хэмжээний мэдээллийн багц дээр сургадагт оршдог. Эдгээр загварууд нь эдгээр өгөгдлийн багцаас нарийн төвөгтэй шинж чанар, хэв маягийг аль хэдийн сурсан бөгөөд үүнийг өргөн хүрээний даалгаварт ашиглах боломжтой. Урьдчилан бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тохируулснаар бид өмнөх сургалтаас олж авсан мэдлэг, ойлголтоо ашиглаж, загварыг эхнээс нь сургахад шаардагдах тооцооллын ихээхэн нөөц, цаг хугацааг хэмнэж чадна.
Нарийн тохируулга нь ирмэг эсвэл бүтэц гэх мэт доод түвшний шинж чанаруудыг авах үүрэгтэй урьдчилан бэлтгэгдсэн загварын доод давхаргыг хөлдөөхөөс эхэлдэг. Эдгээр давхаргууд нь илүү ерөнхий бөгөөд даалгавруудыг хооронд нь шилжүүлэх боломжтой гэж үздэг. Тэдгээрийг хөлдөөх замаар бид сурсан шинж чанарууд нь хадгалагдаж, нарийн тааруулах явцад өөрчлөгддөггүй. Нөгөө талаас, даалгаврын илүү онцлог шинж чанаруудыг агуулсан дээд давхаргууд нь шинэ даалгавар эсвэл өгөгдлийн багцад дасан зохицохын тулд царцаагүй бөгөөд нарийн тохируулагдсан байдаг.
Нарийн тохируулах явцад загварыг шинэ өгөгдлийн багц дээр сургадаг бөгөөд ихэвчлэн эхний сургалтаас бага суралцах хурдтай байдаг. Энэхүү сургалтын хурд бага байгаа нь загвар нь өмнө нь сурсан шинж чанаруудаас эрс хазайхгүй байхыг баталгаажуулж, өмнөх сургалтын явцад олж авсан мэдлэгээ хадгалах боломжийг олгодог. Сургалтын үйл явц нь шинэ өгөгдлийн багцыг урьдчилан бэлтгэсэн давхаргуудаар дамжуулах, градиентийг тооцоолох, алдагдлыг багасгахын тулд царцаагүй давхаргын параметрүүдийг шинэчлэх зэрэг орно. Энэхүү давталттай оновчлолын процесс нь загвар нэгдэх эсвэл хүссэн гүйцэтгэлийн түвшинд хүрэх хүртэл үргэлжилнэ.
Загварыг нарийн тааруулах нь хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Нэгдүгээрт, энэ нь асар том мэдээллийн багц дээр сургагдсан, найдвартай дүрслэлд суралцсан, урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудын олж авсан баялаг мэдлэгийг ашиглах боломжийг бидэнд олгодог. Энэхүү шилжүүлгийн сургалтын арга нь урьдчилан бэлтгэгдсэн мэдлэгийг нэгтгэн дүгнэх замаар жижиг эсвэл домэйны тусгай мэдээллийн багцын хязгаарлалтыг даван туулах боломжийг олгодог. Хоёрдугаарт, урьдчилан бэлтгэсэн загвар нь олон ашигтай шинж чанаруудыг аль хэдийн сурсан тул нарийн тааруулах нь сургалтанд шаардагдах тооцооллын нөөцийг бууруулдаг. Хязгаарлагдмал нөөц эсвэл цаг хугацааны хязгаарлалтаас болж загварыг эхнээс нь сургах боломжгүй тохиолдолд энэ нь ялангуяа ашигтай байж болно.
Нарийн тохируулгын практик ач холбогдлыг харуулахын тулд компьютерийн харааны талбарт жишээ авч үзье. Бидэнд муур, нохой, машин зэрэг янз бүрийн объектуудыг агуулсан том өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн урьдчилан бэлтгэгдсэн загвар байгаа гэж бодъё. Одоо бид шинэ мэдээллийн багцад тодорхой үүлдрийн нохойг ангилахад энэ загварыг ашиглахыг хүсч байна. Шинэ өгөгдлийн багц дээр урьдчилан бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тохируулснаар загвар нь өөр өөр үүлдрийн нохойн өвөрмөц шинж чанарыг илүү сайн танихын тулд сурсан шинж чанаруудыг нь тохируулж чадна. Энэхүү нарийн тохируулсан загвар нь загварыг эхнээс нь сургахтай харьцуулахад нохойны үүлдрийн ангилалын даалгаврын талаар илүү нарийвчлалтай, илүү сайн ерөнхий ойлголт өгөх болно.
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд бэлтгэгдсэн загварыг нарийн тааруулах нь бидэнд урьдчилан бэлтгэгдсэн загваруудыг шинэ даалгавар эсвэл өгөгдлийн багцад тохируулах боломжийг олгодог чухал алхам юм. Өмнө нь олж авсан мэдлэгээ ашиглаж, загварын параметрүүдийг тохируулснаар бид түүний гүйцэтгэлийг сайжруулж, илүү сайн ерөнхийлж, тооцооллын нөөцийг хэмнэж чадна. Шилжүүлэн сурах энэхүү арга нь хязгаарлагдмал өгөгдөл эсвэл хязгаарлагдмал нөөцтэй ажиллахад онцгой ач холбогдолтой юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу