Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны хүрээнд харилцан ярианы туслалцаа үзүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Диалогийн тусламж нь хэрэглэгчидтэй харилцан яриа өрнүүлж, тэдний асуусан асуултыг ойлгож, холбогдох хариултуудыг өгөх системийг бий болгодог. Энэ технологи нь чатбот, виртуал туслах, харилцагчийн үйлчилгээний програмууд болон бусад зүйлд өргөн хэрэглэгддэг. Google Cloud Machine-ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
TensorFlow Playground нь Google-ээс хөгжүүлсэн интерактив вэбд суурилсан хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд мэдрэлийн сүлжээний үндсийг судлах, ойлгох боломжийг олгодог. Энэхүү платформ нь хэрэглэгчид өөр өөр мэдрэлийн сүлжээний архитектур, идэвхжүүлэх функцууд болон өгөгдлийн багцуудыг туршиж үзэх боломжтой визуал интерфейсээр хангадаг бөгөөд тэдгээрийн загвар гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг ажиглах боломжтой. TensorFlow тоглоомын талбай бол үнэ цэнэтэй нөөц юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд илүү том өгөгдлийн багц нь хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлын хувьд өргөн хүрээтэй мэдээллийн цуглуулгыг хэлнэ. Илүү том өгөгдлийн багцын ач холбогдол нь машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх чадварт оршдог. Өгөгдлийн багц том байх үед түүнд агуулагддаг
Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд гиперпараметрүүд нь алгоритмын гүйцэтгэл, үйл ажиллагааг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагдсан параметрүүд юм. Тэд сургалтын явцад суралцдаггүй; үүний оронд тэд сургалтын үйл явцыг өөрөө хянадаг. Үүний эсрэгээр жин гэх мэт загварын параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Үүлэн тооцоолол гэж юу вэ?
Үүлэн тооцоолол нь интернетээр янз бүрийн тооцооллын үйлчилгээг хүргэхийг хамарсан парадигм юм. Энэ нь хэрэглэгчдэд физик дэд бүтцийг эзэмших, удирдах шаардлагагүйгээр сервер, хадгалах сан, өгөгдлийн сан, сүлжээ, программ хангамж гэх мэт өргөн хүрээний нөөцөд хандаж, ашиглах боломжийг олгодог. Энэ загвар нь уян хатан байдал, өргөтгөх боломжтой, өртөг хэмнэлттэй, гүйцэтгэлийг сайжруулдаг
GSM систем нь шугаман санал хүсэлтийн шилжилтийн бүртгэлийг ашиглан урсгалын шифрийг хэрэгжүүлдэг үү?
Сонгодог криптографийн салбарт GSM систем нь гар утасны холбооны глобал систем гэсэн үг бөгөөд хүчирхэг урсгалын шифрийг бий болгохын тулд хоорондоо холбогдсон 11 шугаман санал хүсэлтийн шилжилтийн бүртгэлийг (LFSR) ашигладаг. Олон тооны LFSR-ийг хамтад нь ашиглах үндсэн зорилго нь нарийн төвөгтэй байдал, санамсаргүй байдлыг нэмэгдүүлэх замаар шифрлэлтийн механизмын аюулгүй байдлыг сайжруулах явдал юм.
Rijndael cipher нь NIST-ээс AES криптосистем болох өрсөлдөөнд ялалт байгуулсан уу?
Rijndael шифр нь 2000 онд Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (NIST)-ээс зохион байгуулсан Дэвшилтэт Шифрлэлтийн Стандарт (AES) криптосистем болох тэмцээнд түрүүлжээ. Энэхүү уралдааныг NIST-ээс зохион байгуулсан бөгөөд энэ нь хөгшрөлтийн үеийн өгөгдөл шифрлэлтийн стандартыг (DES) орлох тэгш хэмтэй түлхүүрийн шифрлэлтийн шинэ алгоритмыг сонгох зорилготой юм.
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCF сонгодог криптографийн үндэс, AES нь шифрийн шифрлэлтийг блоклодог, Нарийвчилсан шифрлэлтийн стандарт (AES)
Нийтийн түлхүүрийн криптографи (асимметрик криптограф) гэж юу вэ?
Нийтийн түлхүүрийн криптограф буюу тэгш хэмт бус криптографи нь хувийн түлхүүрийн криптограф (тэгш хэмтэй криптограф) дахь түлхүүрийн хуваарилалтын асуудлаас үүдэн бий болсон кибер аюулгүй байдлын үндсэн ойлголт юм. Түлхүүр хуваарилалт нь сонгодог тэгш хэмт криптографийн хувьд үнэхээр чухал асуудал боловч нийтийн түлхүүрийн криптограф нь энэ асуудлыг шийдвэрлэх арга замыг санал болгосон боловч нэмэлтээр нэвтрүүлсэн.
- онд хэвлэгдсэн Кибер аюулгүй байдал, EITC/IS/CCF сонгодог криптографийн үндэс, Нийтийн түлхүүр шифрлэлтийн танилцуулга, RSA крипто систем ба үр дүнтэй экспоненциалчлал
Google Vision API-д объект танихад зориулсан урьдчилан тодорхойлсон ангилал юу вэ?
Google Cloud-ийн машин сургалтын чадавхийн нэг хэсэг болох Google Vision API нь объект таних зэрэг дүрсийг ойлгох дэвшилтэт функцуудыг санал болгодог. Объект таних хүрээнд API нь зураг доторх объектуудыг үнэн зөв тодорхойлохын тулд урьдчилан тодорхойлсон категориудыг ашигладаг. Эдгээр урьдчилан тодорхойлсон категориуд нь API-ийн машин сургалтын загваруудыг ангилах лавлах цэг болдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Объект илрүүлэх