Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
Машин сургалтын загварыг сургах үйл явц нь тухайн хувилбар бүрт тодорхой програмчлагдсангүйгээр хэв маягийг сурч, таамаглал эсвэл шийдвэр гаргах боломжийг олгохын тулд асар их хэмжээний өгөгдөлд оруулах явдал юм. Сургалтын үе шатанд машин сургалтын загвар нь хэд хэдэн давталт хийж, дотоод параметрүүдийг багасгахын тулд тохируулдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хяналтгүй загварт хаяглагдсан өгөгдөл байхгүй ч сургалт шаардлагатай юу?
Машин сургалтын хяналтгүй загвар нь сургалтанд шошготой өгөгдөл шаарддаггүй, учир нь энэ нь урьдчилан тодорхойлсон шошгогүйгээр өгөгдөл доторх хэв маяг, харилцааг олох зорилготой юм. Хэдийгээр хараа хяналтгүй сургалт нь шошготой өгөгдлийг ашиглахгүй ч гэсэн загвар нь өгөгдлийн үндсэн бүтцийг сурахын тулд сургалтын процесст хамрагдах шаардлагатай хэвээр байна.
Хяналттай, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг хүн яаж мэдэх вэ?
Хяналттай болон хяналтгүй сургалт нь өгөгдлийн шинж чанар, өгөгдлийн зорилтод тулгуурлан тодорхой зорилгод үйлчилдэг машин сургалтын хоёр үндсэн хэлбэр юм. Хяналттай сургалт, хяналтгүй сургалтыг хэзээ ашиглахыг ойлгох нь машин сургалтын үр дүнтэй загвар зохион бүтээхэд маш чухал юм. Эдгээр хоёр аргын сонголтоос хамаарна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машины сургалт гэж юу вэ?
Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд салбар бөгөөд компьютерийг тодорхой програмчлахгүйгээр урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг. Энэ нь машинуудад нарийн төвөгтэй өгөгдөлд автоматаар дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах, хэв маягийг тодорхойлох, үндэслэлтэй шийдвэр гаргах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог хүчирхэг хэрэгсэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Машины сургалт нь ашигласан өгөгдлийн чанарыг урьдчилан таамаглах эсвэл тодорхойлж чадах уу?
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 арга техникийг ашигладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Хяналттай, хараа хяналтгүй, бататгасан сургалтын аргуудын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Хяналттай, хяналтгүй, бататгасан сургалт нь машин сургалтын салбарт гурван өөр арга юм. Арга тус бүр нь янз бүрийн төрлийн асуудлыг шийдвэрлэх, тодорхой зорилгод хүрэхийн тулд өөр өөр арга техник, алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр аргуудын ялгааг судалж, тэдгээрийн шинж чанар, хэрэглээний талаар дэлгэрэнгүй тайлбар өгье. Хяналттай сургалт нь нэг төрөл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
ML гэж юу вэ?
Machine Learning (ML) нь хиймэл оюун ухааны (AI) дэд салбар бөгөөд тодорхой програмчлагдсангүйгээр компьютерт суралцах, таамаглал, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог алгоритм, загвар боловсруулахад чиглэдэг. ML алгоритмууд нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг шинжлэх, тайлбарлах зорилготой бөгөөд дараа нь энэ мэдлэгийг мэдээлэлтэй болгоход ашигладаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
ML-д асуудлыг тодорхойлох ерөнхий алгоритм гэж юу вэ?
Машины сургалтын (ML) асуудлыг тодорхойлох нь ML техникийг ашиглан шийдвэрлэх боломжтой даалгаврыг боловсруулах системчилсэн хандлагыг агуулдаг. Энэ үйл явц нь өгөгдөл цуглуулахаас эхлээд загварчлалын сургалт, үнэлгээ хүртэл ML-ийн бүх шугамын үндэс суурийг тавьдаг тул маш чухал юм. Энэ хариултанд бид тоймлох болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Дундаж шилжих алгоритм гэж юу вэ, k-дундаж алгоритмаас юугаараа ялгаатай вэ?
Дундаж шилжих алгоритм нь кластер хийх гэх мэт хяналтгүй сургалтын даалгаврын хувьд машин сургалтанд түгээмэл хэрэглэгддэг параметрийн бус кластер хийх арга юм. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийг кластерт хуваарилах, дурын хэлбэрийн кластеруудыг тодорхойлох чадвар зэрэг хэд хэдэн гол зүйлээрээ k-means алгоритмаас ялгаатай. Дундаж утгыг ойлгохын тулд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, K гэдэг нь эхнээс нь гэсэн үг юм, Шалгалтын тойм
Шошготой өгөгдөл байхгүй үед бид кластерын алгоритмын гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Python-тэй машин сурахад шошготой өгөгдөл байхгүй үед кластерийн алгоритмуудын гүйцэтгэлийг үнэлэх нь маш чухал ажил юм. Кластер хийх алгоритмууд нь ижил төстэй өгөгдлийн цэгүүдийг төрөлхийн хэв маяг, ижил төстэй байдалд үндэслэн бүлэглэх зорилготой хараа хяналтгүй сургалтын арга техник юм. Шошгологдсон өгөгдөл байхгүй байхад
- 1
- 2