Хиймэл оюун ухааны дэд салбар болох Machine Learning нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлох чадвартай. Энэ нь машинд өгөгдлөөс суралцах, мэдээлэлтэй таамаглал эсвэл үнэлгээ хийх боломжийг олгодог янз бүрийн техник, алгоритмуудын тусламжтайгаар хийгддэг. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд эдгээр аргуудыг өгөгдлийн чанарыг шинжлэх, үнэлэхэд ашигладаг.
Machine Learning нь өгөгдлийн чанарыг хэрхэн таамаглаж, тодорхойлж болохыг ойлгохын тулд эхлээд өгөгдлийн чанарын тухай ойлголтыг ойлгох нь чухал юм. Өгөгдлийн чанар гэдэг нь өгөгдлийн үнэн зөв, бүрэн бүтэн байдал, тууштай байдал, хамааралтай байдлыг илэрхийлдэг. Өндөр чанартай өгөгдөл нь машин сургалтын аливаа загварт найдвартай, үнэн зөв үр дүнг гаргахад зайлшгүй шаардлагатай.
Machine Learning алгоритмыг өгөгдлийн шинж чанар, хэв маяг, харилцаанд дүн шинжилгээ хийх замаар чанарыг үнэлэхэд ашиглаж болно. Нэг нийтлэг арга бол өгөгдлийн чанарыг урьдчилан тодорхойлсон шалгуурт үндэслэн шошголох эсвэл ангилах хяналттай сургалтын алгоритмуудыг ашиглах явдал юм. Дараа нь алгоритм нь энэхүү шошготой өгөгдлөөс суралцаж, шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах загварыг бий болгодог.
Жишээлбэл, бүтээгдэхүүний талаарх хэрэглэгчийн сэтгэгдлийг агуулсан мэдээллийн багцыг авч үзье. Шүүмж бүрийг илэрхийлсэн сэтгэгдэл дээр үндэслэн эерэг эсвэл сөрөг гэж шошгодог. Энэхүү шошготой өгөгдөл дээр хяналттай сургалтын алгоритмыг сургаснаар машин сургалтын загвар нь эерэг шүүмжийг сөрөгээс ялгах хэв маяг, онцлогуудыг сурч чадна. Дараа нь энэ загварыг шинэ, шошгогүй тоймуудын мэдрэмжийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж, улмаар өгөгдлийн чанарыг үнэлэх боломжтой.
Мэдээллийн чанарыг тодорхойлохын тулд хяналттай суралцахаас гадна хяналтгүй сургалтын алгоритмуудыг ашиглаж болно. Хяналтгүй сургалтын алгоритмууд нь урьдчилан тодорхойлсон шошго дээр тулгуурлахгүйгээр өгөгдлийн төрөлхийн бүтэц, хэв маягт дүн шинжилгээ хийдэг. Эдгээр алгоритмууд нь ижил төстэй өгөгдлийн цэгүүдийг нэгтгэх эсвэл хэт давхцах утгыг тодорхойлох замаар өгөгдлийн чанарын талаархи ойлголтыг өгөх боломжтой.
Жишээлбэл, жимсний янз бүрийн физик шинж чанарын хэмжилтийг агуулсан өгөгдлийн багцад хяналтгүй сургалтын алгоритм нь ижил төстэй жимсний кластеруудыг шинж чанарт нь үндэслэн тодорхойлж болно. Хэрэв өгөгдөл нь ямар ч кластерт тохирохгүй хэтийн үзүүлэлт эсвэл тохиолдлуудыг агуулж байвал энэ нь өгөгдлийн чанарт гарч болзошгүй асуудлуудыг илэрхийлж болно.
Түүнчлэн, өгөгдлийн чанарт тулгарч буй нийтлэг бэрхшээлүүд болох дутуу өгөгдөл, хэт давчуу байдал, зөрчилдөөнийг илрүүлэх, зохицуулахад Machine Learning техникийг ашиглаж болно. Боломжтой өгөгдлийн хэв маяг, харилцаанд дүн шинжилгээ хийснээр эдгээр арга техник нь дутуу утгыг тооцож, хэтийн утгыг тодорхойлж, зохицуулж, өгөгдлийн тууштай байдлыг хангаж чадна.
Machine Learning нь өгөгдлийн хэв маяг, харилцаа холбоо, шинж чанарыг задлан шинжилдэг хяналттай болон хяналтгүй сургалтын алгоритмуудыг ашиглан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлох боломжтой. Эдгээр алгоритмууд нь урьдчилан тодорхойлсон шошго дээр үндэслэн өгөгдлийг ангилж эсвэл өгөгдлийн төрөлхийн бүтцийг тодорхойлж чаддаг. Machine Learning техникийг ашигласнаар өгөгдлийн чанарыг үнэлж, дутуу өгөгдөл, хэт давчуу байдал, үл нийцэл зэрэг болзошгүй асуудлуудыг шийдвэрлэх 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
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)