Өгөгдөл дээр тулгуурлан суралцах, үр дүнг урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргах алгоритмыг бий болгох нь хиймэл оюун ухааны салбарт машин сургалтын гол цөм юм. Энэ үйл явц нь өгөгдлийг ашиглан загваруудыг сургах, тэдэнд хэв маягийг нэгтгэн дүгнэх, шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар үнэн зөв таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Google Cloud Machine Learning болон сервергүй таамаглалын хүрээнд энэ чадвар улам хүчирхэг болж, өргөтгөх боломжтой болно.
Эхлэхийн тулд өгөгдөлд тулгуурлан сурдаг алгоритмын тухай ойлголтыг авч үзье. Машин сургалтын хувьд алгоритм нь гаралт гаргахын тулд оролтын өгөгдлийг боловсруулдаг математик зааврын багц юм. Уламжлалт алгоритмууд нь тодорхой дүрмийг дагаж мөрдөхийн тулд тодорхой програмчлагдсан байдаг боловч машин сургалтын явцад алгоритмууд нь тодорхой програмчлагдсангүйгээр өгөгдлөөс суралцдаг. Тэд урьдчилан таамаглах эсвэл шийдвэр гаргахын тулд өгөгдөл дэх загвар, харилцаа, чиг хандлагыг автоматаар илрүүлдэг.
Сургалтын үйл явц нь ихэвчлэн хоёр үндсэн үе шатыг агуулдаг: сургалт, дүгнэлт. Сургалтын үе шатанд машин сургалтын загвар нь өгөгдлийн цэг бүр нь мэдэгдэж буй үр дүн эсвэл зорилтот утгатай холбоотой шошготой өгөгдлийн багцад илэрдэг. Загвар нь өгөгдлийн шинж чанар эсвэл шинж чанаруудад дүн шинжилгээ хийж, зөв үр дүнг урьдчилан таамаглах чадварыг оновчтой болгохын тулд дотоод параметрүүдийг тохируулдаг. Энэ тохируулга нь ихэвчлэн градиент уналт гэх мэт оновчлолын алгоритмуудыг ашиглан хийгддэг.
Загварыг сургасны дараа түүнийг шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар дүгнэлт гаргах эсвэл таамаглахад ашиглаж болно. Загвар нь оролтын өгөгдлийг авч, сурсан параметрүүдийг ашиглан боловсруулж, сургалтын өгөгдлөөс сурсан загвар дээр үндэслэн таамаглал эсвэл шийдвэр гаргадаг. Жишээлбэл, хэрэглэгчийн гүйлгээний өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн машин сургалтын загвар нь өмнөх өгөгдлөөс сурсан загвар дээр үндэслэн шинэ гүйлгээ нь хуурамч эсэхийг урьдчилан таамаглах боломжтой.
Нарийвчлалтай таамаглал эсвэл шийдвэр гаргахын тулд машин сургалтын алгоритмууд нь янз бүрийн техник, загварт тулгуурладаг. Үүнд шугаман регресс, шийдвэрийн мод, дэмжлэгийн вектор машин, мэдрэлийн сүлжээ гэх мэт. Загвар бүр өөрийн давуу болон сул талуудтай бөгөөд загварыг сонгох нь тодорхой асуудал, өгөгдлөөс хамаарна.
Google Cloud Machine Learning нь машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй хөгжүүлж, ашиглах хүчирхэг платформоор хангадаг. Энэ нь машин сургалтын загвар бүтээх, сургах, үйлчлэх үйл явцыг хялбаршуулах олон төрлийн үйлчилгээ, хэрэгслийг санал болгодог. Ийм үйлчилгээний нэг нь сервергүй таамаглал бөгөөд энэ нь танд бэлтгэгдсэн загваруудаа байршуулж, дэд бүтцийн удирдлага, масштабын асуудалд санаа зовохгүйгээр урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог.
Сервергүй таамаглалын тусламжтайгаар та бэлтгэгдсэн загваруудаа програм эсвэл системд хялбархан нэгтгэж, бодит цагийн таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах боломжийг олгоно. Суурь дэд бүтэц нь эрэлт хэрэгцээнд тулгуурлан автоматаар томорч, өндөр хүртээмж, гүйцэтгэлийг хангадаг. Энэхүү өргөтгөх чадвар нь их хэмжээний өгөгдөл эсвэл өндөр давтамжийн урьдчилан таамаглах хүсэлтийг шийдвэрлэхэд онцгой ач холбогдолтой юм.
Өгөгдөл дээр тулгуурлан суралцах, үр дүнг урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргах алгоритмыг бий болгох нь хиймэл оюун ухааны салбарт машин сургалтын үндсэн хэсэг юм. Google Cloud Machine Learning нь сервергүй таамаглал бүхий өргөн цар хүрээтэй бөгөөд машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах хүчирхэг платформоор хангадаг. Өгөгдөл болон машин сургалтын алгоритмын хүчийг ашигласнаар байгууллагууд үнэ цэнэтэй ойлголтыг нээж, шийдвэр гаргах үйл явцыг автоматжуулж, инновацийг хөгжүүлэх 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