Amadekirina daneyê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze, ji ber ku ew dikare bi girîngî dem û hewildanê xilas bike û pê ewle bike ku daneyên ku ji bo modelên perwerdehiyê têne bikar anîn qalîteya bilind, têkildar û bi rêkûpêk hatine format kirin. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka amadekirina daneyê çawa dikare van feydeyan bi dest bixe, li ser bandora wê ya li ser kalîteya daneyê, endezyariya taybetmendiyê, û performansa modelê bisekine.
Ya yekem, amadekirina daneyê bi çareserkirina pirsgirêkên cihêreng ên wekî nirxên winda, derbirîn û nerazîbûnan re dibe alîkar ku kalîteya daneyê baştir bike. Bi tespîtkirin û bi rêkûpêkkirina nirxên windabûyî, wek mînak bi teknîkên binavkirinê an rakirina mînakên bi nirxên windabûyî, em piştrast dikin ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn tam û pêbawer in. Bi heman rengî, derdor dikarin werin tesbît kirin û hilgirtin, an bi rakirina wan an veguheztina wan ji bo ku wan di nav rêzek pejirandî de bigihîne. Nakokî, wekî nirxên nakok an tomarên dubare, dikarin di qonaxa amadekirina daneyan de jî werin çareser kirin, dabînkirina ku databas paqij e û ji bo analîzê amade ye.
Ya duyemîn, amadekirina daneyê rê dide endezyariya taybetmendiya bi bandor, ku tê de veguheztina daneyên xav li taybetmendiyên watedar ên ku ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve têne bikar anîn vedihewîne. Ev pêvajo bi gelemperî teknîkên wekî normalîzekirin, pîvandin, û kodkirina guhêrbarên kategorîk vedihewîne. Normalîzekirin piştrast dike ku taybetmendî di pîvanek wekhev de ne, ji ber nirxên xwe yên mezin rê nade ku hin taybetmendî serdestiya pêvajoya fêrbûnê bikin. Scaling dikare bi rêbazên mîna pîvandina min-max an standardîzekirinê ve were bidestxistin, ku rêz an belavkirina nirxên taybetmendiyê sererast dike da ku li gorî hewcedariyên algorîtmê çêtir tevbigere. Şîfrekirina guhêrbarên kategorîk, wek veguhertina etîketên nivîsê li temsîlên jimarî, dihêle ku algorîtmayên fêrbûna makîneyê van guhêrbaran bi bandor bişopînin. Bi pêkanîna van peywirên endezyariya taybetmendiyê di dema amadekirina daneyê de, em dikarin dem û hewldan xilas bikin û ji hewcedariya dubarekirina van gavan ji bo her dubarekirina modelê dûr bixin.
Digel vê yekê, amadekirina daneyê bi peydakirina danehevek baş-amadekirî ku bi hewcedarî û texmînên algorîtmaya fêrbûna makîneya bijartî re hevaheng dike, beşdarî performansa modelê ya çêtir dibe. Mînakî, hin algorîtmayan texmîn dikin ku dane bi gelemperî têne belav kirin, lê yên din dibe ku celeb an formên daneya taybetî hewce bikin. Bi piştrastkirina ku dane bi guncan veguheztin û format kirin, em dikarin ji xeletiyên potansiyel an performansa nebaş a ku ji ber binpêkirina van texmînan têne derxistin dûr bixin. Wekî din, amadekirina daneyê dikare teknolojiyên wekî kêmkirina pîvanê, ku armanc dike ku hejmara taybetmendiyan kêm bike dema ku agahdariya herî têkildar digire. Ev dikare bibe sedema modelên bikêrtir û rasttir, ji ber ku ew tevliheviya pirsgirêkê kêm dike û dibe alîkar ku ji zêdebûnê dûr bixe.
Ji bo ronîkirina dem û hewildana ku bi amadekirina daneyê ve hatî xilas kirin, senaryoyek bihesibînin ku projeyek fêrbûna makîneyê databasek mezin bi nirxên wenda, derbirîn û tomarên nehevgirtî vedihewîne. Bêyî amadekirina daneya rast, pêvajoya pêşkeftina modelê dê ji hêla hewcedariya çareserkirina van pirsgirêkan di her dubarekirinê de were asteng kirin. Bi veberhênana wextê pêşîn di amadekirina daneyê de, ev pirsgirêk dikarin carekê werin çareser kirin, di encamê de danehevek paqij û baş-amade ku dikare li seranserê projeyê were bikar anîn. Ev ne tenê dem û hewldanê xilas dike, lê di heman demê de rê dide pêvajoyek pêşkeftina modelê ya birêkûpêktir û bikêrhatî.
Amadekirina daneyê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gavek girîng e ku dikare dem û hewldanê bi baştirkirina kalîteya daneyê, hêsankirina endezyariya taybetmendiyê, û zêdekirina performansa modelê xilas bike. Bi çareserkirina pirsgirêkên wekî nirxên wenda, derbirîn, û nakokî, amadekirina daneyan piştrast dike ku databasa ku ji bo perwerdehiyê tê bikar anîn pêbawer û paqij e. Wekî din, ew destûrê dide endezyariya taybetmendiya bi bandor, veguheztina daneyên xav li taybetmendiyên watedar ên ku bi daxwazên algorîtmaya fêrbûna makîneya bijartî re hevaheng dike. Di dawiyê de, amadekirina daneyê beşdarî çêtirkirina performansa modelê û pêvajoyek pêşkeftina modela bikêrtir dibe.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin