Мазмуну:
Video: Машина үйрөнүүдө фреймворк деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Эмне Machine Learning Framework . А Machine Learning Framework иштеп чыгуучуларга оңой жана тезирээк түзүүгө мүмкүндүк берген интерфейс, китепкана же курал машина үйрөнүү моделдер, негизги алгоритмдердин майда-чүйдөсүнө чейин кирбестен.
Ошондой эле билесизби, кайсы алкак машинаны үйрөнүү үчүн эң жакшы?
Мен бул жерде трендде болуп жаткан машина үйрөнүү алкактарын талкуулагым келет
- TensorFlow. Учурда, TensorFlow Machine Learning алкактарынын тизмесинде биринчи орунда турат.
- Кафе.
- Microsoft Cognitive Toolkit.
- Факел.
- MXNet.
- Chainer.
- Керас.
Андан кийин суроо туулат, терең үйрөнүүдө негиз деген эмне? А терең окутуу негизи бул интерфейс, китепкана же курууга мүмкүндүк берүүчү курал терең үйрөнүү негизги алгоритмдердин майда-чүйдөсүнө чейин кирбестен, моделдер оңой жана тез. Алар алдын ала курулган жана оптималдаштырылган компоненттердин жыйындысын колдонуу менен моделдерди аныктоонун так жана так жолун камсыз кылат.
Ушундай жол менен, нейрондук тармак негизи деген эмне?
Факел – бул илимий эсептөө алкак бул машина үйрөнүү алгоритмдерине кеңири колдоо көрсөтөт. PyTorch - бул Факелди терең үйрөнүү үчүн порт алкак терең куруу үчүн колдонулат нейрон тармактары жана татаалдыгы боюнча жогору болгон тензордук эсептөөлөрдү аткаруу.
TensorFlow алкакпы?
TensorFlow Google'дун ачык булак AI болуп саналат алкак машина үйрөнүү жана жогорку натыйжалуу сандык эсептөө үчүн. TensorFlow маалымат агымынын графиктерин куруу жана аткаруу үчүн C++ тилин чакырган Python китепканасы. Ал көптөгөн классификация жана регрессия алгоритмдерин жана жалпысынан терең үйрөнүү жана нейрон тармактарын колдойт.
Сунушталууда:
Терең үйрөнүүдө негизги чындык деген эмне?
Машина менен окутууда "негизги чындык" термини көзөмөлдөгү окутуу ыкмалары үчүн окутуу топтомунун классификациясынын тактыгын билдирет. "Негизги чындык" термини бул сыноо үчүн тийиштүү объективдүү (далилденүүчү) маалыматтарды чогултуу процессин билдирет. Алтын стандарт менен салыштырыңыз
Машинаны үйрөнүүдө жалпылоо катасы деген эмне?
Машина үйрөнүү жана статистикалык үйрөнүү теориясындагы көзөмөлгө алынган окуу колдонмолорунда жалпылоо катасы (үлгүдөн тыш ката деп да белгилүү) алгоритмдин мурда көрүлбөгөн маалыматтар үчүн жыйынтык баалуулуктарын канчалык так алдын ала айтууга жөндөмдүүлүгүнүн өлчөмү болуп саналат
Машина үйрөнүүдө моделдин дрейфи деген эмне?
Википедиядан, эркин энциклопедиядан. Болжолдуу аналитикада жана машинаны үйрөнүүдө концепциянын дрейф модели болжолдоого аракет кылып жаткан максаттуу өзгөрмөнүн статистикалык касиеттери убакыттын өтүшү менен күтүлбөгөн жолдор менен өзгөрөрүн билдирет. Бул көйгөйлөрдү жаратат, анткени убакыттын өтүшү менен божомолдор азыраак так болуп калат
Машина үйрөнүүдө регрессиялык көйгөй деген эмне?
Регрессия көйгөйү - бул чыгаша өзгөрмө реалдуу же үзгүлтүксүз мааниге ээ болгондо, мисалы, "эмгек акы" же "салмак". Көптөгөн ар кандай моделдерди колдонсо болот, эң жөнөкөйү сызыктуу регрессия. Ал чекиттерден өткөн эң мыкты гипер-тегиздик менен маалыматтарды тууралоого аракет кылат
Машина үйрөнүүдө жайылтуу деген эмне?
Жайгаштыруу - бул андата негизинде практикалык бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн иштеп жаткан өндүрүш чөйрөсүнө amachine үйрөнүү моделин интеграциялоо ыкмасы