Diyarkirina pirsgirêkek di fêrbûna makîneyê de (ML) nêzîkatiyek birêkûpêk ji bo formulekirina peywira di dest de bi rengek ku bi karanîna teknîkên ML ve were çareser kirin vedihewîne. Ev pêvajo pir girîng e ji ber ku ew bingehê tevahiya xeta ML-ê, ji berhevkirina daneyan bigire heya perwerdehiya modelê û nirxandinê, datîne. Di vê bersivê de, em ê gavên algorîtmîkî destnîşan bikin ku pirsgirêkek di ML-ê de diyar bikin, ravekirinek berfireh û berfireh peyda bikin.
1. Armanc destnîşan bikin:
Pêngava yekem ev e ku bi zelalî armanca pirsgirêka ML diyar bike. Ev têgihîştina encama xwestin an pêşbîniya ku divê modela ML peyda bike vedihewîne. Mînakî, di peywirek dabeşkirina e-nameya spam de, armanc dibe ku ew e-nameyên rast wekî spam an ne-spam dabeş bikin.
2. Pirsgirêkê Formul bikin:
Dema ku armanc hate destnîşankirin, pêdivî ye ku pirsgirêk were formule kirin. Ev tê de destnîşankirina celebê pirsgirêka ML-ê, ku dikare bikeve yek ji kategoriyên jêrîn:
yek. Fêrbûna Çavdêrî: Ger daneya nîşankirî hebe, pirsgirêk dikare wekî peywirek fêrbûna çavdêrîkirî were destnîşan kirin. Ev tê de pêşbînkirina guhêrbarek derketinê ya ji komek guhêrbarên têketinê li ser bingeha databasek perwerdehiyê ye. Mînakî, pêşbînkirina bihayên xaniyan li gorî taybetmendiyên wekî cîh, mezinahî û hejmara jûreyan.
b. Fêrbûna Bêserûber: Ger tenê daneya nenavkirî hebe, pirsgirêk dikare wekî peywirek fêrbûna neserperiştkirî were destnîşan kirin. Armanc li vir ew e ku meriv di nav daneyan de bêyî guhêrbarek pêşbirkirî ya derketinê, qalib an strukturan kifş bike. Algorîtmayên komkirinê, wekî K-means, dikarin werin bikar anîn da ku xalên daneya wekhev bi hev re kom bikin.
c. Fêrbûna Hêzdarkirinê: Di fêrbûna bihêzkirinê de, karmendek fêr dibe ku bi hawîrdorek re têkilî daynin da ku nîşanek xelatê zêde bikin. Pirsgirêk wekî Pêvajoya Biryara Markov (MDP) tête navnîş kirin, ku ajan li ser bingeha rewşa heyî çalakiyan dike û di forma xelatan de bertek werdigire. Nimûne perwerdehiya karmendek heye ku lîstikan bilîze an robotan kontrol bike.
3. Ketin û derketinê diyar bikin:
Dûv re, girîng e ku meriv guhêrbarên ketin û derketinê ji bo pirsgirêka ML-ê diyar bike. Ev tê de danasîna taybetmendî an taybetmendiyên ku dê wekî ketina modela ML û guhêrbara armancê ya ku model divê pêşbînî bike were bikar anîn. Mînakî, di peywirek analîzkirina hestê de, têketin dikare belgeyek nivîsê be, dema ku derketin nîşana hestê ye (erênî, neyînî, an bêalî).
4. Daneyên berhevkirin û pêşdibistanê:
Dane di ML-ê de rolek girîng dilîze, û pêdivî ye ku ji bo pirsgirêka li ber dest danenûsek guncan were berhev kirin. Ev tê de berhevkirina daneyên têkildar ên ku senaryoya cîhana rastîn a ku modela wê tê de were bicîh kirin temsîl dike. Divê dane cûrbecûr, temsîlkar bin û cûrbecûr ketin û derketinên gengaz bin.
Dema ku dane têne berhev kirin, pêdivî ye ku gavên pêşdibistanê bêne kirin da ku daneyan ji bo algorîtmayên ML-ê di forma guncan de paqij bikin û veguherînin. Dibe ku ev jêbirina dubareyan, hilgirtina nirxên winda, normalîzekirina taybetmendiyan, û kodkirina guhêrbarên kategorîk pêk bîne.
5. Dataset parçe bikin:
Ji bo nirxandina performansa modelek ML, pêdivî ye ku databasê li komên perwerdehiyê, verastkirin û ceribandinê veqetînin. Koma perwerdehiyê ji bo perwerdekirina modelê tê bikar anîn, koma erêkirinê ji bo berhevkirina hîperparametran û nirxandina modelên cihêreng tê bikar anîn, û koma ceribandinê ji bo nirxandina performansa paşîn a modela hilbijartî tê bikar anîn. Dabeşkirina daneyê divê bi baldarî were kirin da ku nimûneyên nûnerê di her komê de piştrast bikin.
6. Algorîtmayek ML hilbijêrin:
Li ser bingeha formûlasyona pirsgirêkê û celebê daneyê, pêdivî ye ku algorîtmayek ML-ya guncan were hilbijartin. Algorîtmayên cihêreng hene, wekî darên biryarê, makîneyên vektorê piştgirî, torên neuralî, û rêbazên ensembleyê. Hilbijartina algorîtmayê bi faktorên wekî tevliheviya pirsgirêkê, çavkaniyên hesabker ên berdest, û hewcedariyên şîrovekirinê ve girêdayî ye.
7. Modelê perwerde bikin û binirxînin:
Dema ku algorîtma hate hilbijartin, pêdivî ye ku model bi karanîna daneyên perwerdehiyê were perwerde kirin. Di dema perwerdehiyê de, modela nimûneyên bingehîn û têkiliyên di daneyê de fêr dibe. Piştî perwerdehiyê, model bi karanîna seta pejirandinê tête nirxandin ku performansa wê binirxîne. Metrîkên mîna rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û skora F1 dikarin ji bo pîvandina performansa modelê werin bikar anîn.
8. Bişkojk bikin û xweş bikin:
Li ser bingeha nirxandina performansê, dibe ku model hewce bike ku baş were sererast kirin û xweşbîn kirin. Ev tê de sererastkirina hîperparametreyan, wek rêjeya fêrbûnê, rêkûpêkkirin, an mîmariya torê, ji bo baştirkirina performansa modelê vedihewîne. Teknîkên mîna erêkirina xaçerê û lêgerîna torê dikare were bikar anîn da ku hîperparametreyên çêtirîn bibînin.
9. Ceribandin û bicihkirin:
Dema ku modêl baş were guheztin û xweşbîn kirin, pêdivî ye ku ew bi karanîna daneya ceribandinê were ceribandin da ku nirxandinek performansa dawîn bistîne. Ger model pîvanên performansa xwestî bicîh bîne, ew dikare li hawîrdorek hilberînê were bicîh kirin da ku li ser daneyên nû, nedîtî pêşbîniyan bike. Dibe ku çavdêrîkirin û nûvekirina modelê bi awayekî periyodîk hewce be da ku performansa wê ya domdar piştrast bike.
Diyarkirina pirsgirêkek di ML de nêzîkatiyek algorîtmîkî ya sîstematîk vedihewîne ku tê de naskirina armancê, formulekirina pirsgirêkê, pênasekirina ketin û derketinê, berhevkirin û pêşdibistanên daneyan, dabeşkirina databasê, hilbijartina algorîtmayek ML, perwerdekirin û nirxandina modelê, rastkirin û optimîzekirin, û di dawiyê de ceribandin û bicîhkirina modelê.
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