Сургалтын алгоритмыг өргөжүүлэх чадвар нь хиймэл оюун ухааны салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр их хэмжээний өгөгдлийг үр ашигтай зохицуулах, гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх машин сургалтын системийн чадварыг хэлнэ. Энэ нь нарийн төвөгтэй загвар, их хэмжээний мэдээллийн багцтай ажиллахад илүү чухал бөгөөд энэ нь илүү хурдан бөгөөд үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог.
Сургалтын алгоритмын цар хүрээг нэмэгдүүлэхэд нөлөөлдөг хэд хэдэн хүчин зүйл байдаг. Гол хүчин зүйлүүдийн нэг нь сургалтанд ашиглах боломжтой тооцоолох нөөц юм. Өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр өгөгдлийг боловсруулж, шинжлэхэд илүү их тооцооллын хүч шаардагдана. Үүнд өндөр хүчин чадалтай тооцоолох системийг ашиглах эсвэл Google Cloud Machine Learning гэх мэт өргөтгөх боломжтой тооцоолох нөөцийг санал болгодог үүлэнд суурилсан платформуудыг ашиглах замаар хүрч болно.
Өөр нэг чухал зүйл бол алгоритм өөрөө юм. Зарим машин сургалтын алгоритмууд нь бусдаасаа илүү өргөтгөх боломжтой байдаг. Жишээлбэл, шийдвэрийн мод эсвэл шугаман загварт суурилсан алгоритмуудыг олон машинд параллель болгож, түгээх боломжтой бөгөөд энэ нь сургалтын цагийг хурдан болгох боломжийг олгодог. Нөгөөтэйгүүр, тодорхой төрлийн мэдрэлийн сүлжээ гэх мэт дараалсан боловсруулалтад тулгуурладаг алгоритмууд том өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа өргөтгөх чадварын бэрхшээлтэй тулгардаг.
Цаашилбал, сургалтын алгоритмын өргөтгөх чадварт өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах үе шатууд нөлөөлж болно. Зарим тохиолдолд өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт нь ялангуяа бүтэцгүй эсвэл түүхий өгөгдөлтэй харьцах үед цаг хугацаа их шаарддаг бөгөөд тооцоолоход үнэтэй байдаг. Тиймээс үр ашигтай өргөтгөх боломжийг хангахын тулд урьдчилсан боловсруулалтын шугам хоолойг сайтар боловсруулж, оновчтой болгох нь чухал юм.
Сургалтын алгоритмыг өргөтгөх чадварын тухай ойлголтыг харуулахын тулд жишээг авч үзье. Бидэнд нэг сая зураг бүхий өгөгдлийн багц байгаа бөгөөд бид дүрс ангилахын тулд convolutional neural network (CNN) сургахыг хүсч байна гэж бодъё. Өргөтгөх боломжтой сургалтын алгоритмгүй бол өгөгдлийн багцыг бүхэлд нь боловсруулж, дүн шинжилгээ хийхэд ихээхэн цаг хугацаа, тооцооллын нөөц шаардлагатай болно. Гэсэн хэдий ч, өргөтгөх боломжтой алгоритмууд болон тооцооллын нөөцийг ашигласнаар бид сургалтын үйл явцыг олон машинд хуваарилж, сургалтын цагийг эрс багасгаж, системийн ерөнхий цар хүрээг сайжруулж чадна.
Сургалтын алгоритмын өргөтгөх чадвар нь өгөгдлийн багцын хэмжээ өсөхийн хэрээр том өгөгдлийн багцыг үр дүнтэй зохицуулах, машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхэд оршино. Тооцооллын нөөц, алгоритмын дизайн, өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт зэрэг хүчин зүйлүүд нь системийн өргөтгөх чадварт ихээхэн нөлөөлдөг. Өргөтгөх боломжтой алгоритмууд болон тооцооллын нөөцийг ашигласнаар асар их өгөгдлийн багц дээр нарийн төвөгтэй загваруудыг цаг тухайд нь, үр ашигтайгаар сургах боломжтой.
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