Цаг хугацааны довтолгоо гэж юу вэ?
Хугацааны довтолгоо нь криптограф алгоритмыг гүйцэтгэхэд зарцуулсан цаг хугацааны өөрчлөлтийг ашигладаг кибер аюулгүй байдлын талбар дахь хажуугийн сувгийн халдлага юм. Эдгээр цаг хугацааны зөрүүг шинжилснээр халдагчид ашиглаж буй криптографийн түлхүүрүүдийн талаарх эмзэг мэдээллийг гаргаж чадна. Энэхүү халдлагын хэлбэр нь тулгуурласан системийн аюулгүй байдлыг алдагдуулж болзошгүй юм
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/ACSS дэвшилтэт компьютерийн системийн аюулгүй байдал, Цаг хугацааны довтолгоо, CPU-ийн цаг хугацааны халдлага
Итгэлгүй хадгалалтын серверүүдийн одоогийн жишээ юу вэ?
Найдваргүй хадгалалтын серверүүд нь кибер аюулгүй байдлын салбарт ихээхэн аюул учруулдаг бөгөөд тэдгээр нь тэдгээрт хадгалагдсан мэдээллийн нууцлал, бүрэн бүтэн байдал, хүртээмжийг алдагдуулж болзошгүй юм. Эдгээр серверүүд нь аюулгүй байдлын зохих арга хэмжээ аваагүй байдгаараа онцлог бөгөөд янз бүрийн төрлийн халдлага, зөвшөөрөлгүй хандалтад өртөмтгий болгодог. Энэ нь байгууллагууд болон
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/ACSS дэвшилтэт компьютерийн системийн аюулгүй байдал, Хадгалалтын аюулгүй байдал, Найдваргүй хадгалах серверүүд
Харилцаа холбооны аюулгүй байдалд гарын үсэг болон нийтийн түлхүүр ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Мессежийн аюулгүй байдалд гарын үсэг болон нийтийн түлхүүр гэсэн ойлголтууд нь байгууллагуудын хооронд солилцсон мессежийн бүрэн бүтэн байдал, үнэн зөв, нууцлалыг хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр криптографийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь харилцаа холбооны протоколуудыг хамгаалах үндсэн суурь бөгөөд тоон гарын үсэг, шифрлэлт, түлхүүр солилцооны протокол зэрэг аюулгүй байдлын янз бүрийн механизмд өргөн хэрэглэгддэг. Зурвас дахь гарын үсэг
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/ACSS дэвшилтэт компьютерийн системийн аюулгүй байдал, Зурвас, Мессежийн аюулгүй байдал
Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
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 заавал байх ёстой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
Үгсийн дүрслэлийг вектор болгон дүрслэхийн тулд зохих тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах зорилгоор оруулах давхаргыг ашиглахын тулд бид үг оруулах үндсэн ойлголтууд болон тэдгээрийг мэдрэлийн сүлжээнд ашиглах хэрэгтэй. Үг оруулах нь үг хоорондын утгын харилцааг дүрсэлсэн тасралтгүй вектор орон зай дахь үгсийн нягт вектор дүрслэл юм. Эдгээр суулгацууд нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан мэдрэлийн бүтэцтэй сургалт, Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын хүрээний тойм
CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
Макс нэгтгэх нь Convolutional Neural Networks (CNN)-ийн чухал үйл ажиллагаа бөгөөд шинж чанарыг задлах, хэмжээсийг багасгахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Зургийн ангиллын даалгаврын хүрээнд функцийн газрын зургийг багасгахын тулд эргэлтийн давхаргын дараа хамгийн их нэгтгэх аргыг ашигладаг бөгөөд энэ нь тооцооллын төвөгтэй байдлыг багасгахын зэрэгцээ чухал шинж чанаруудыг хадгалахад тусалдаг. Үндсэн зорилго
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
Онцлогыг задлах нь дүрсийг таних даалгавруудад хэрэглэгдэх конвульцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) процессын чухал алхам юм. CNN-д шинж чанарыг задлах процесс нь үнэн зөв ангиллыг хөнгөвчлөхийн тулд оролтын зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авдаг. Зургийн түүхий пикселийн утгууд нь ангиллын ажилд шууд тохиромжгүй тул энэ процесс зайлшгүй шаардлагатай. By
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, TensorFlow ашиглан хувцасны зургийг ангилах
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудын хүрээнд асинхрон сургалтын функцийг ашиглах нь туйлын хэрэгцээ биш боловч загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой. Асинхрон сургалтын функцууд нь тооцоолол хийх боломжийг олгох замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Ангиллыг гүйцэтгэх мэдрэлийн сүлжээг бий болгох
TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) даалгаврын чухал алхам болох текст өгөгдлийг үр дүнтэй токенжуулах боломжийг олгодог. TensorFlow Keras-д Tokenizer instance-ийг тохируулах үед тохируулж болох параметрүүдийн нэг нь давтамж дээр тулгуурлан хадгалагдах үгсийн хамгийн их тоог тодорхойлдог `num_words` параметр юм.
TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь текст доторх хамгийн түгээмэл үгсийг олоход үнэхээр ашиглагдаж болно. Токенжуулалт нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) үндсэн алхам бөгөөд цаашдын боловсруулалтыг хөнгөвчлөхийн тулд текстийг жижиг нэгж, ихэвчлэн үг эсвэл дэд үг болгон задлах явдал юм. TensorFlow дахь Tokenizer API нь үр дүнтэй токенжуулалт хийх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Токенизаци