Hilbijartina modelê aliyek krîtîk a projeyên fêrbûna makîneyê ye ku bi girîngî beşdarî serkeftina wan dibe. Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di çarçoveya Google Cloud Machine Learning û amûrên Google de ji bo fêrbûna makîneyê, têgihîştina girîngiya hilbijartina modelê ji bo bidestxistina encamên rast û pêbawer girîng e.
Hilbijartina modelê ji bo pirsgirêkek diyarkirî pêvajoya hilbijartina algorîtmaya fêrbûna makîneyê ya herî maqûl û hîperparametreyên têkildar ên wê vedibêje. Ew nirxandin û berhevkirina modelên cihêreng li ser bingeha metrîkên performansa wan û hilbijartina ya ku çêtirîn li gorî daneyan û pirsgirêka di dest de ye vedihewîne.
Girîngiya hilbijartina modelê dikare bi çend xalên sereke ve were fêm kirin. Yekem, algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên cihêreng xwedî hêz û qelsiyên cihê ne, û hilbijartina algorîtmaya rast dikare pir bandor li kalîteya pêşbîniyan bike. Mînakî, heke dane têkiliyên ne-xêzik nîşan bide, dibe ku algorîtmayek dara-based a biryarê ya wekî Daristana Random an Darên Boosted Gradient ji modela regresyonê ya xêzkirî maqûltir be. Bi baldarî nihêrîna taybetmendiyên daneyan û pirsgirêkê, bijartina modelê dibe alîkar ku algorîtmaya bijartî bikaribe qalibên bingehîn bi bandor bigire.
Ya duyemîn, bijartina modelê bi rêkûpêkkirina hîperparametreyên algorîtmaya bijartî ve girêdayî ye. Hîperparametre mîhengên vesazkirinê ne ku tevgera algorîtmê kontrol dikin û dikarin bi girîngî bandorê li performansa wê bikin. Mînakî, di torgilokek neuralî de, hejmara qatên veşartî, rêjeya fêrbûnê, û mezinahiya heviyê hîperparametre ne ku divê bi baldarî werin hilbijartin. Bi vekolîna bi rêkûpêk lihevkirinên cihêreng ên hîperparametreyan, hilbijartina modelê dibe alîkar ku hûn mîhengên çêtirîn ên ku performansa modelê li ser daneya hatî dayîn herî zêde dikin bibînin.
Wekî din, hilbijartina modelê dibe alîkar ku pêşî li zêdebûn an kêmbûna daneyan bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek daneyên perwerdehiyê pir baş fêr dibe, deng û qalibên negirêdayî digire, ku dibe sedema gelemperîkirina nebaş li ser daneyên nû, nedîtî. Ji hêla din ve, kêmbûn çêdibe dema ku modelek pir hêsan be û nekare qalibên bingehîn di daneyan de bigire. Hilbijartina modelê bi nirxandina performansa modelên cihêreng li ser komek pejirandinê ye, ku binkeyek daneyên ku ji bo perwerdehiyê nayê bikar anîn e. Bi bijartina modelek ku performansa baş li ser berhevoka pejirandinê bi dest dixe, em dikarin xetera zêde guncanbûn an kêmbûnek kêm bikin û şiyana modelê ya giştîkirina daneyên nû baştir bikin.
Digel vê yekê, hilbijartina modelê li gorî pîvanên performansa wan berhevdana modelên cihêreng dike. Van metrîkan tedbîrên mîqdar ên ku model çawa baş performansê peyda dike, wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, an xala F1 peyda dikin. Bi berhevdana performansa modelên cihêreng, em dikarin modela ku ji bo pirsgirêka taybetî encamên çêtirîn digihîje nas bikin. Mînakî, di pirsgirêkek dabeşkirina binar de, heke armanc kêmkirina pozîtîfên derewîn be, dibe ku em modelek ku xwedan xalek rastînek bilind e hilbijêrin. Hilbijartina modelê dihêle ku em li ser bingeha hewcedariyên taybetî û astengiyên pirsgirêkê yên di dest de biryarên agahdar bidin.
Digel van feydeyan, hilbijartina modelê jî ji bo xweşbînkirina çavkaniyên hesab û demê dibe alîkar. Perwerdekirin û nirxandina gelek modelan dibe ku ji hêla jimartinê ve biha û dem-dixwez be. Bi bijartina bi baldarî komek modelan ji bo nirxandin û berhevdanê, em dikarin bargiraniya hesabkirinê kêm bikin û çavkaniyên xwe bala xwe bidin vebijarkên herî sozdar.
Hilbijartina modelê di projeyên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e ku bi hilbijartina algorîtmaya herî guncaw û hîperparametreyên herî guncaw, pêşîlêgirtina zêdebûn an kêmbûnê, berhevkirina metrîkên performansê, û xweşbînkirina çavkaniyên hesabkeriyê beşdarî serkeftina wan dibe. Bi baldarî nihêrîna van faktoran, em dikarin rastbûn, pêbawerî, û kapasîteyên giştîkirina modelan baştir bikin, ku di sepanên cihêreng ên îstîxbarata sûnî de bibe sedema encamên çêtir.
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