Машин сургалтын даалгавруудыг гүйцэтгэдэг хиймэл оюун ухааны загварыг хэрэгжүүлэхийн тулд машин сургалтын үндсэн ойлголт, үйл явцыг ойлгох ёстой. Машины сургалт (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд хэсэг бөгөөд системийг тодорхой програмчлахгүйгээр туршлагаасаа суралцах, сайжруулах боломжийг олгодог.
Google Cloud Machine Learning нь машин сургалтын загварыг үр дүнтэй хэрэгжүүлэх, хөгжүүлэх, ашиглах платформ, хэрэгслээр хангадаг.
Машины сургалтын AI загварыг хэрэгжүүлэх үйл явц нь ихэвчлэн хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулдаг:
1. Асуудлын тодорхойлолт: Эхний алхам бол AI системийн шийдвэрлэх асуудлыг тодорхой тодорхойлох явдал юм. Үүнд оролтын өгөгдөл, хүссэн гаралт, машин сургалтын даалгаврын төрлийг тодорхойлох (жишээлбэл, ангилал, регресс, кластер) орно.
2. Мэдээлэл цуглуулах, бэлтгэх: Машин сургалтын загвар нь сургалтанд өндөр чанартай өгөгдөл шаарддаг. Мэдээлэл цуглуулах нь холбогдох өгөгдлийн багцыг цуглуулах, алдаа, зөрчлийг арилгахын тулд өгөгдлийг цэвэрлэх, сургалтанд тохиромжтой болгохын тулд урьдчилан боловсруулах явдал юм.
3. Онцлогийн инженерчлэл: Онцлогийн инженерчлэл нь машин сургалтын загварт үнэн зөв таамаглал гаргахад туслах утга учиртай функцуудыг бий болгохын тулд оролтын өгөгдлийг сонгох, хувиргах явдал юм. Энэ алхам нь өгөгдлөөс холбогдох мэдээллийг гаргаж авахын тулд домэйны мэдлэг, бүтээлч байдлыг шаарддаг.
4. Загвар сонгох: Машин сургалтын зөв алгоритмыг сонгох нь AI системийн амжилтад маш чухал. Google Cloud Machine Learning нь тулгарч буй асуудалд тулгуурлан хамгийн тохиромжтой алгоритмыг сонгохын тулд урьдчилан бэлтгэсэн төрөл бүрийн загвар, хэрэгслийг санал болгодог.
5. Загварын сургалт: Машин сургалтын загварыг сургах нь түүнийг шошготой мэдээллээр тэжээх, таамаглах алдааг багасгахын тулд параметрүүдийг оновчтой болгох явдал юм. Google Cloud Machine Learning нь том өгөгдлийн багц дээр үр дүнтэй загваруудыг сургах өргөтгөх боломжтой дэд бүтцийг бий болгодог.
6. Загварын үнэлгээ: Загварыг сургасны дараа түүний гүйцэтгэлийг баталгаажуулах өгөгдлийг ашиглан үнэлж, үл үзэгдэх өгөгдөлд сайн ерөнхийлсөн эсэхийг баталгаажуулах нь чухал юм. Загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг хэмжүүрүүдийг ихэвчлэн ашигладаг.
7. Гиперпараметр тааруулах: Машин сургалтын загварын гиперпараметрүүдийг нарийн тааруулах нь түүний гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход зайлшгүй шаардлагатай. Google Cloud Machine Learning нь энэ процессыг хялбарчилж, загварын нарийвчлалыг сайжруулахын тулд гиперпараметр тохируулах автомат хэрэгслийг санал болгодог.
8. Загвар байршуулалт: Загварыг сургаж, үнэлсний дараа шинэ өгөгдлийн талаар таамаглал гаргахын тулд түүнийг ашиглах шаардлагатай. Google Cloud Machine Learning нь загварыг үйлдвэрлэлийн системд нэгтгэх, бодит цагийн таамаглал гаргах зорилгоор байршуулах үйлчилгээ үзүүлдэг.
9. Хяналт, засвар үйлчилгээ: Байршуулсан загварт тасралтгүй хяналт тавих нь түүний гүйцэтгэлийг цаг хугацааны явцад оновчтой байлгахад чухал үүрэгтэй. Өгөгдлийн хуваарилалт, загварын доройтолд хяналт тавих, шаардлагатай бол загварыг шинэчлэх нь AI системийн үр ашгийг хадгалахад зайлшгүй шаардлагатай.
Машины сургалтын AI загварыг хэрэгжүүлэх нь асуудлыг тодорхойлох, өгөгдөл бэлтгэх, загвар сонгох, сургалт, үнэлгээ, байршуулалт, засвар үйлчилгээ зэргийг багтаасан системчилсэн хандлагыг хамардаг.
Google Cloud Machine Learning нь машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй хөгжүүлэх, ашиглахад туслах цогц хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- TensorBoard гэж юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)