Үнэлгээний өгөгдөл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь загвар хэр сайн ажиллаж байгаа талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, тухайн асуудлыг шийдвэрлэхэд түүний үр нөлөөг үнэлэхэд тусалдаг. Google Cloud Machine Learning болон Machine Learning-д зориулсан Google хэрэгслүүдийн хүрээнд үнэлгээний өгөгдөл нь загварын нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой болон бусад гүйцэтгэлийн хэмжигдэхүүнийг үнэлэх хэрэгсэл болдог.
Үнэлгээний мэдээллийн үндсэн хэрэглээний нэг бол машин сургалтын загварын таамаглах чадварыг үнэлэх явдал юм. Загварын таамагласан үр дүнг бодит үнэний утгуудтай харьцуулснаар бид загвар нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлүүдийг хэр сайн нэгтгэж чадахыг тодорхойлж чадна. Энэ процессыг ихэвчлэн загварын үнэлгээ эсвэл баталгаажуулалт гэж нэрлэдэг. Үнэлгээний өгөгдөл нь загварын гүйцэтгэлийг хэмжих жишиг үзүүлэлт болж, үр дүнтэй байдлын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг бидэнд олгодог.
Үнэлгээний өгөгдөл нь загварын боломжит асуудал эсвэл хязгаарлалтыг тодорхойлоход тусалдаг. Урьдчилан таамагласан болон бодит утгуудын хоорондын зөрүүг шинжилснээр бид загвар нь дутуу гүйцэтгэлтэй байж болох хэсгүүдийн талаархи ойлголтыг олж авах боломжтой. Үүнд загвар нь тодорхой ангиудад хэт хазайсан эсвэл ерөнхий ойлголт муутай тохиолдлууд багтаж болно. Эдгээр хязгаарлалтыг ойлгосноор бид загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд зохих алхмуудыг хийж чадна.
Нэмж дурдахад үнэлгээний өгөгдөл нь машин сургалтын янз бүрийн загварууд эсвэл алгоритмуудыг харьцуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Ижил үнэлгээний өгөгдлийг ашиглан олон загварыг үнэлснээр бид тэдгээрийн гүйцэтгэлийг бодитойгоор харьцуулж, бидний шаардлагад хамгийн сайн тохирохыг сонгох боломжтой. Загвар сонгох гэж нэрлэгддэг энэхүү процесс нь тухайн асуудлын хамгийн үр дүнтэй загварыг тодорхойлох боломжийг олгодог.
Google Cloud Machine Learning нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэх янз бүрийн хэрэгсэл, техникээр хангадаг. Жишээлбэл, машин сургалтын даалгаварт өргөн хэрэглэгддэг TensorFlow номын сан нь нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой болон бусад үнэлгээний хэмжүүрүүдийг тооцоолох функцуудыг санал болгодог. Эдгээр хэмжүүрүүд нь загвар хэр сайн ажиллаж байгааг тоон хэмжүүрээр хангадаг бөгөөд түүний ерөнхий чанарыг үнэлэхэд ашиглаж болно.
Дүгнэж хэлэхэд, үнэлгээний өгөгдөл нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг хэмжихэд зайлшгүй шаардлагатай. Энэ нь загварын таамаглах чадварыг үнэлэх, хязгаарлалтыг тодорхойлох, өөр өөр загваруудыг харьцуулах зэрэгт тусалдаг. Үнэлгээний өгөгдлийг ашигласнаар бид машин сургалтын загварынхаа үр дүнтэй байдлын талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж, гүйцэтгэлийг нь сайжруулж чадна.
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