Хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын салбарт тохирох алгоритмыг сонгох нь аливаа төслийг амжилттай хэрэгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Сонгосон алгоритм нь тодорхой даалгаварт тохиромжгүй тохиолдолд энэ нь оновчтой бус үр дүн, тооцооллын зардлыг нэмэгдүүлэх, нөөцийг үр ашиггүй ашиглахад хүргэдэг. Тиймээс зөв алгоритмыг сонгох эсвэл илүү тохиромжтой алгоритмыг тохируулахын тулд системчилсэн арга барилтай байх нь чухал юм.
Алгоритм тохирох эсэхийг тодорхойлох үндсэн аргуудын нэг бол нарийн туршилт, үнэлгээ хийх явдал юм. Энэ нь өгөгдлийн багц дээр өөр өөр алгоритмуудыг туршиж, урьдчилан тодорхойлсон хэмжүүр дээр үндэслэн гүйцэтгэлийг нь харьцуулах явдал юм. Нарийвчлал, хурд, өргөтгөх чадвар, тайлбарлах чадвар, бат бөх байдал зэрэг тодорхой шалгуурын дагуу алгоритмуудыг үнэлснээр тухайн даалгаврын шаардлагад хамгийн сайн тохирох алгоритмыг тодорхойлж болно.
Үүнээс гадна асуудлын талбар болон өгөгдлийн шинж чанарыг сайн ойлгох нь чухал юм. Өөр өөр алгоритмууд нь өөр өөр таамаглалтай бөгөөд тодорхой нөхцөлд сайн ажиллахаар бүтээгдсэн байдаг. Жишээлбэл, шийдвэрийн мод нь ангилсан өгөгдөл, шугаман бус харилцааг агуулсан даалгаварт тохиромжтой байдаг бол шугаман регресс нь тасралтгүй хувьсагч ба шугаман хамаарлыг агуулсан даалгаварт илүү тохиромжтой.
Сонгосон алгоритм нь хангалттай үр дүнд хүрээгүй тохиолдолд илүү тохиромжтойг сонгох хэд хэдэн аргыг хэрэглэж болно. Нэг нийтлэг стратеги бол гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд олон алгоритмыг хослуулсан чуулгын аргуудыг ашиглах явдал юм. Бие даасан алгоритмаас давсан илүү бат бөх загварыг бий болгохын тулд уутлах, өсгөх, овоолох зэрэг аргуудыг ашиглаж болно.
Нэмж дурдахад гиперпараметрийн тохируулга нь алгоритмын гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход тусална. Торон хайлт эсвэл санамсаргүй хайлт зэрэг аргуудаар алгоритмын гиперпараметрүүдийг тохируулснаар илүү сайн үр дүнд хүрэхийн тулд загварыг нарийн тааруулж болно. Гиперпараметрийн тохируулга нь машин сургалтын загвар боловсруулахад чухал алхам бөгөөд алгоритмын гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг.
Цаашилбал, хэрэв өгөгдлийн багц тэнцвэргүй эсвэл чимээ шуугиантай байвал алгоритмын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд өгөгдөл цэвэрлэх, функцын инженерчлэл, дахин дээж авах зэрэг урьдчилсан боловсруулалтын аргуудыг ашиглаж болно. Эдгээр аргууд нь өгөгдлийн чанарыг сайжруулж, сонгосон алгоритмд илүү тохиромжтой болгоход тусалдаг.
Зарим тохиолдолд одоогийнх нь хүссэн зорилгодоо хүрэхгүй байгаа тохиолдолд огт өөр алгоритм руу шилжих шаардлагатай болдог. Энэ шийдвэр нь асуудлын шаардлага, өгөгдлийн шинж чанар, одоогийн алгоритмын хязгаарлалтыг нарийвчлан шинжлэхэд үндэслэсэн байх ёстой. Гүйцэтгэл, нарийн төвөгтэй байдал, тайлбарлах чадвар, тооцооллын зардлын хувьд өөр өөр алгоритмуудын хоорондын зөрүүг авч үзэх нь чухал юм.
Дүгнэж хэлэхэд, машин сургалтын зөв алгоритмыг сонгохын тулд туршилт, үнэлгээ, домэйн мэдлэг, асуудлын ойлголтыг хослуулахыг шаарддаг. Системчилсэн арга барилыг дагаж, алгоритмын гүйцэтгэл, өгөгдлийн шинж чанар, асуудлын шаардлага зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлсийг харгалзан үзвэл тухайн даалгаварт хамгийн тохиромжтой алгоритмыг сонгох боломжтой болно.
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?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
- TensorBoard гэж юу вэ?
- TensorFlow 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)