Di fêrbûna makîneyê de sêwirana modelên pêşdîtinê yên ji bo daneyên bêlabelakirî çend gavên bingehîn û ramanan vedihewîne. Daneyên ne-etîketkirî daneyên ku xwedan etîket an kategoriyên mebestên pêşwextkirî nînin vedibêje. Armanc ew e ku modelên ku dikarin bi duristî daneyên nû, nedîtî pêşbînî bikin an dabeş bikin, li ser bingeha şêwaz û têkiliyên ku ji daneyên bêlabelkirî yên berdest fêr bûne, pêşbixin. Di vê bersivê de, em ê pêvajoya sêwiranê ya modelên pêşdîtinê yên ji bo daneya bênavber di fêrbûna makîneyê de bikolin, gavên bingehîn û teknîkên têkildar ronî bikin.
1. Pêşîsazkirina daneyan:
Berî avakirina modelên pêşbînker, pir girîng e ku meriv daneyên nenaskirî pêş-pêvajo bike. Vê gavê paqijkirina daneyan bi hilgirtina nirxên winda, der û deng û deng vedihewîne. Wekî din, teknîkên normalîzekirina daneyan an standardkirin dikarin werin sepandin da ku pê ewle bibin ku taybetmendî pîvanek û belavkirinek hevgirtî heye. Pêş-pêvajoya daneyê ji bo baştirkirina kalîteya daneyê û zêdekirina performansa modelên pêşdîtinê pêdivî ye.
2. Derxistina taybetmendiyê:
Derxistina taybetmendiyê pêvajoyek e ku daneyên xav vediguhezîne komek taybetmendiyên watedar ên ku ji hêla modelên pêşdîtinê ve têne bikar anîn. Ev gav bi hilbijartina taybetmendiyên têkildar û veguheztina wan di nûnertiyek maqûl de vedihewîne. Teknîkên wekî kêmkirina dimensîyonê (mînak, analîza pêkhateya sereke) an endezyariya taybetmendiyê (mînak, afirandina taybetmendiyên nû yên li ser bingeha zanîna domainê) dibe ku werin sepandin da ku taybetmendiyên herî agahdar ji daneyên bênavber derxînin. Derxistina taybetmendiyê ji bo kêmkirina tevliheviya daneyan û baştirkirina karîgerî û bikêrhatina modelên pêşbîniyê dibe alîkar.
3. Hilbijartina Model:
Hilbijartina modelek guncav di sêwirana modelên pêşbînîkirî yên ji bo daneyên bêlabel de gavek girîng e. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên cihêreng hene, ku her yek bi texmîn, hêz û qelsiyên xwe hene. Hilbijartina modelê bi pirsgirêka taybetî, xwezaya daneyê, û pîvanên performansa xwestî ve girêdayî ye. Modelên ku bi gelemperî ji bo modela pêşdîtin têne bikar anîn darên biryarê, makîneyên vektorê piştgirî, daristanên rasthatî, û torên neuralî hene. Dema ku modelek hilbijêrin girîng e ku meriv faktorên wekî şirovekirin, pîvanbûn, û hewcedariyên hesabkeriyê bihesibîne.
4. Perwerdehiya Model:
Dema ku model hate hilbijartin, pêdivî ye ku ew bi karanîna daneyên bêlabelkirî yên berdest were perwerde kirin. Di dema pêvajoya perwerdehiyê de, modela nimûneyên bingehîn û têkiliyên di daneyê de fêr dibe. Ev bi xweşbînkirina fonksiyonek armancek taybetî, wekî kêmkirina xeletiya pêşbîniyê an zêdekirina îhtîmalê, tê bidestxistin. Pêvajoya perwerdehiyê bi dubarekirina pîvanên modelê vedihewîne da ku cûdahiya di navbera hilberên pêşbînîkirî û hilberên rastîn de kêm bike. Hilbijartina algorîtmaya optimîzasyonê û hîperparametreyan dikare bandorek girîng li performansa modela pêşbîniyê bike.
5. Nirxandina Model:
Piştî perwerdekirina modelê, pêdivî ye ku meriv performansa wê binirxîne da ku bandora wê di pêşbînîkirin an dabeşkirina daneyên nû, nedîtî de piştrast bike. Metrîkên nirxandinê yên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1 bi gelemperî ji bo nirxandina performansa modelê têne bikar anîn. Teknolojiyên erêkirina xaçerê, wekî k-qat-rastkirina xaçê, dikarin bi nirxandina wê li ser gelek binkeyên daneyan texmînên bihêztir ên performansa modelê peyda bikin. Nirxandina modelê di tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel de, wek zêdepêkhatin an kêmbûn, dibe alîkar û rêwerzkirina modela pêşdîtinê dike.
6. Dabeşkirina Modelê:
Dema ku modela pêşbîniyê hate sêwirandin û nirxandin, ew dikare were bicîh kirin ku li ser daneyên nû, nedîtî pêşbîn an dabeşkirin çêbike. Ev tê de entegrekirina modelê di serîlêdanek an pergalek de ku ew dikare daneyên têketinê bigire û hilberên xwestî hilberîne. Dabeşkirin dibe ku ramanên wekî pîvandinê, performansa rast-ê, û entegrasyona bi binesaziya heyî re têkildar bike. Girîng e ku meriv performansa modelê li hawîrdora hatî bicîh kirin bişopîne û gava ku daneyên nû peyda dibe modelê ji nû ve perwerdekirin an nûve kirin.
Di fêrbûna makîneyê de sêwirana modelên pêşdîtinê ji bo daneya bêlabelkirî pêş-pêvajoya daneyê, derxistina taybetmendiyê, hilbijartina modelê, perwerdehiya modelê, nirxandina modelê, û bicîhkirina modelê vedihewîne. Her gav di pêşxistina modelên pêşdîtinê yên rast û bi bandor de rolek girîng dilîze. Bi şopandina van gavan û nihêrîna taybetmendiyên taybetî yên daneya nenavkirî, algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin fêr bibin ku daneyên nû, nedîtî pêşbînîkirin an dabeşkirin.
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