Dema ku bi hejmareke mezin ji kombînasyona modêlên gengaz ên di warê Zehmetkêşiya Hunerî de - Fêrbûna Kûr bi Python, TensorFlow û Keras - TensorBoard - Optimîzekirina bi TensorBoard re dixebitin, pêdivî ye ku meriv pêvajoya xweşbîniyê hêsan bike da ku ceribandina bikêrhatî û hilbijartina modelê peyda bike. Di vê bersivê de, em ê teknîk û stratejiyên cihêreng ên ku dikarin ji bo bidestxistina vê armancê werin xebitandin lêkolîn bikin.
1. Lêgerîna Grid:
Grid Search teknîkek populer e ji bo xweşbînkirina hîperparameterê. Ew pênasekirina tevnek ji nirxên hîperparametreya mumkun û lêgerîna bêkêmasî di nav hemî berhevokên gengaz de vedihewîne. Ev nêzîkatî dihêle ku em her veavakirina modelê binirxînin û ya ku performansa çêtirîn heye hilbijêrin. Dema ku Grid Search dikare ji hêla hesabkirinê ve biha be, ew ji bo cîhên piçûktir ên hîperparameterê maqûl e.
Mînak:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. Lêgerîna Tesadufî:
Lêgerîna Tesadufî alternatîfek ji bo Lêgerîna Grid-ê ye ku ji bo xweşbîniya hîperparameterê nêzîkatiyek bikêrtir pêşkêşî dike. Li şûna ku bi tevahî di nav hemî berhevokan de bigerin, Lêgerîna Tesadufî bi korfelaqî ji bo nirxandinê binekomek mîhengên hîperparameterê hildibijêre. Ev teknîk bi taybetî dema ku cîhê hîperparameterê mezin e bikêr e, ji ber ku ew rê dide vekolînek berbiçav a cîhê lêgerînê.
Mînak:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. Optimîzasyona Bayesian:
Optimîzasyona Bayesian teknolojiyek xweşbîniyê-based modela birêkûpêk e ku encamnameya Bayesian bikar tîne da ku bi karîgerî li komek çêtirîn hîperparametreyan bigere. Ev nêzîkatî modelek îhtîmalî ya fonksiyona armancê ava dike û wê bikar tîne da ku hîperparametreyên herî hêvîdar hilbijêrin ku binirxînin. Bi nûvekirina dubare ya modelê ya li ser bingeha encamên çavdêrîkirî, Optimîzasyona Bayesian balê dikişîne ser vekolîna deverên herî hêvîdar ên cîhê lêgerînê, ku rê lihevhatina zûtir digire.
Mînak:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. Vesazkirina Hîperparametreya Xweser:
Teknîkên Tuning Hyperparameterê yên Xweser, wek AutoML, ji bo xweşbînkirina hîperparameterê nêzîkatiyek bêtir destan peyda dike. Van amûran algorîtmayên pêşkeftî bi kar tînin da ku bixweber li hîperparametreyên çêtirîn bigerin, bi gelemperî gelek stratejiyên xweşbîniyê li hev dikin. Ew dikarin pêvajoya xweşbîniyê bi girîngî hêsan bikin, nemaze ji bo modelên tevlihev û cîhên hîperparametreyên mezin.
Mînak:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. Parallelîzasyon û Hesabkirina Belavbûyî:
Dema ku meriv bi hejmareke mezin ji kombînasyona modelan re mijûl dibe, paralelkirin û hesabkirina belavkirî dikare bi girîngî pêvajoya xweşbîniyê bilez bike. Bi karanîna gelek çavkaniyên hesabkerî, wek GPU an komek makîneyan, gengaz e ku meriv bi hevdemî gelek modelan binirxîne. Ev nêzîkatî dema xweşbîniya giştî kêm dike û rê dide lêgerînek berfirehtir a cîhê hîperparameterê.
Mînak:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
Dema ku bi hejmareke mezin ji berhevokên modela gengaz re dixebitin, girîng e ku meriv pêvajoya xweşbîniyê hêsan bike da ku karbidestiyê peyda bike. Teknîkên wekî Lêgerîna Grid, Lêgerîna Random, Optimîzasyona Bayesian, Veguheztina Hîperparametreya Xweser, û paralelîzasyon hemî dikarin beşdarî hêsankirina pêvajoya xweşbîniyê û baştirkirina performansa giştî ya modelan bibin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras:
- Rola qata bi tevahî girêdayî di CNN de çi ye?
- Em çawa daneyan ji bo perwerdekirina modelek CNN amade dikin?
- Di perwerdekirina CNN-an de armanca paşveşandinê çi ye?
- Kombûn çawa di kêmkirina mezinahiya nexşeyên taybetmendiyê de dibe alîkar?
- Di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de gavên bingehîn çi ne?
- Armanca karanîna pirtûkxaneya "pickle" di fêrbûna kûr de çi ye û hûn çawa dikarin daneyên perwerdehiyê bi karanîna wê hilînin û bar bikin?
- Meriv çawa dikare daneyên perwerdehiyê bişewitîne da ku rê li ber fêrbûna modelên li ser bingeha fermana nimûneyê bigire?
- Çima girîng e ku di fêrbûna kûr de berhevoka daneya perwerdehiyê were balans kirin?
- Hûn dikarin di fêrbûna kûr de bi karanîna pirtûkxaneya cv2 re mezinahiya wêneyan biguherînin?
- Pirtûkxaneyên pêwîst ji bo barkirin û pêşdibistanên daneyan di fêrbûna kûr de bi karanîna Python, TensorFlow, û Keras çi ne?
Bi Python, TensorFlow û Keras re di EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna kûr de Pirs û bersivan bibînin