Хиймэл оюун ухааны (AI) контекст, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн домайн дахь шошготой өгөгдөл нь тодорхой шошго эсвэл категориар тэмдэглэсэн эсвэл тэмдэглэсэн өгөгдлийн багцыг хэлнэ. Эдгээр шошго нь машин сургалтын алгоритмуудыг сургах үндсэн үнэн эсвэл лавлагаа болдог. Өгөгдлийн цэгүүдийг харгалзах шошготой нь холбосноор машин сургалтын загвар нь хэв маягийг таньж, шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөл дээр үндэслэн таамаглал дэвшүүлж сурах боломжтой.
Шошгологдсон өгөгдөл нь хяналттай сургалтанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ нь машин сургалтын нийтлэг арга юм. Хяналттай сургалтанд загвар нь оролтын функцууд болон тэдгээрийн харгалзах гаралтын шошго хоорондын хамаарлыг судлахын тулд шошготой өгөгдлийн багц дээр сургадаг. Энэхүү сургалтын үйл явц нь загварт мэдлэгээ нэгтгэж, шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн талаар үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог.
Энэ үзэл баримтлалыг харуулахын тулд зураг таних талбарт машин сурах даалгаврын жишээг авч үзье. Бид амьтдын дүрсийг муур, нохой, шувуу гэх мэт өөр өөр ангилалд ангилж чадах загвар бүтээхийг хүсч байна гэж бодъё. Бидэнд зураг бүрийг зөв шошготой холбосон шошготой мэдээллийн багц хэрэгтэй болно. Жишээлбэл, муурны зургийг "муур", нохойны зургийг "нохой" гэх мэтээр тэмдэглэнэ.
Шошгологдсон өгөгдлийн багц нь зургийн цуглуулга болон тэдгээрийн харгалзах шошгуудаас бүрдэнэ. Зураг бүрийг пикселийн утга эсвэл зургаас гаргаж авсан дээд түвшний дүрслэл гэх мэт олон функцээр төлөөлөх болно. Шошгууд нь зураг тус бүрд хамаарах зөв ангилал эсвэл ангиллыг заана.
Сургалтын үе шатанд машин сургалтын загварыг шошготой өгөгдлийн багцаар танилцуулна. Энэ нь оролтын функцууд болон харгалзах шошгуудын хоорондын хэв маяг, харилцааг тодорхойлж сурах болно. Энэхүү загвар нь өөрийн таамаглал болон сургалтын өгөгдлийн жинхэнэ шошго хоорондын ялгааг багасгахын тулд дотоод параметрүүдээ шинэчилнэ.
Загварыг сургасны дараа түүнийг шинэ, хараагүй зургууд дээр таамаглахад ашиглаж болно. Шошгогүй зураг өгөгдсөн бол загвар нь түүний онцлог шинж чанаруудад дүн шинжилгээ хийж, шошготой өгөгдлийн багцаас олж авсан мэдлэг дээрээ үндэслэн хамгийн их магадлалтай шошгыг таамаглах болно. Жишээлбэл, хэрэв загвар нь зураг нь муур агуулж байна гэж таамаглаж байгаа бол энэ нь муурыг илтгэх зурган дээрх хэв маягийг таньсан гэсэн үг юм.
Шошгологдсон өгөгдөл нь машин сургалтын загварыг сургах үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ нь загварт суралцах, үнэн зөв таамаглал гаргахад шаардлагатай мэдээллээр хангадаг. Өгөгдлийн цэгүүдийг харгалзах шошготой нь холбосноор загвар нь хэв маягийг таньж сурах, үл үзэгдэх өгөгдөлд мэдлэгээ нэгтгэх 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)