Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Fêrbûna bingehên fêrbûna makîneyê hewildanek piralî ye ku bi gelek faktoran ve girêdayî ye, di nav de ezmûna berê ya xwendekar bi bername, matematîk, û statîstîkê re, û her weha tundî û kûrahiya bernameya xwendinê. Bi gelemperî, kes dikarin li bendê bin ku ji çend hefteyan heya çend mehan li her deverê derbas bikin da ku têgihiştinek bingehîn a têgehên fêrbûna makîneyê bistînin.
Fêrbûna makîneyê, binkomek îstîxbarata sûnî, pêşkeftina algorîtmayan vedihewîne ku dihêle komputer ji wan fêr bibin û li ser bingeha daneyan pêşbînan an biryaran bidin. Zeviyek berfireh û navbirî ye, ku di warên wekî cebraya xêz, hesab, îhtimal, statîstîk, û zanistiya computer de zanînê hewce dike. Ji bo kesek nû li van deveran, qursa fêrbûnê dikare zirav be, lê bi dilsozî û fêrbûna birêkûpêk, ew bê guman pêkan e.
Ji bo destpêkê, têgihiştinek bingehîn a bernamekirinê pêdivî ye, ji ber ku fêrbûna makîneyê pêkanîna algorîtmayan û manipulasyona daneyan pêk tîne. Python ji ber sadebûna xwe û pirtûkxaneyên berfireh ên berdest, wek NumPy, panda, scikit-learn, TensorFlow, û PyTorch, ji bo fêrbûna makîneyê zimanê herî populer e. Ger xwendekarek jixwe di Python de jêhatî be, dibe ku ji wan re tenê çend roj heya hefteyekê hewce bike ku xwe bi van pirtûkxaneyan di astek bingehîn de nas bike. Ji bo kesên ku nû di bernamekirinê de ne, dibe ku çend hefte heya çend mehan bidome ku bi Python û ekosîstema fêrbûna makîneya wê rehet bibin.
Matematîk hêmanek din a girîng a fêrbûna makîneyê ye. Cebraya xêz û hesap bi taybetî girîng in ji ber ku ew gelek algorîtmayên fêrbûna makîneyê bingeh digirin. Mînakî, têgihîştina matrican û vektoran ji bo têgihiştina ka dane çawa di nav algorîtmayan de têne temsîl kirin û manîpulekirin girîng e. Bi heman rengî, hesab ji bo têgihîştina teknîkên xweşbîniyê yên ku di modelên perwerdehiyê de têne bikar anîn, wekî daketina gradient bingehîn e. Xwendevanek ku di van warên matematîkî de paşxaneyek bihêz heye dibe ku tenê demek kurt hewce bike ku zanîna xwe bi serîlêdanên fêrbûna makîneyê ve girêbide. Lêbelê, yên ku bêyî vê paşerojê ne, dibe ku ji çend hefte heya mehan xwendinê hewce bikin da ku têgihiştinên matematîkî yên pêwîst bistînin.
Statîstîk û teoriya îhtîmalan jî girîng in, ji ber ku ew bingeha gelek têgînên fêrbûna makîneyê, wek ceribandina hîpotezê, belavkirin, û encamên Bayesian pêk tînin. Ev têgeh ji bo têgihiştina ka algorîtma çawa pêşbîniyan dikin û meriv çawa performansa wan dinirxîne pêdivî ye. Xwendevanên ku di statîstîkê de paşerojek wan heye, dibe ku zû van ramanan fêhm bikin, dema ku yên din dibe ku ji bo xwendina van mijaran demek din hewce bikin.
Dema ku zanîna bingehîn di bernamekirin, matematîk û statîstîkê de were saz kirin, xwendekar dikarin dest bi lêgerîna têgîn û algorîtmayên fêrbûna makîneya bingehîn bikin. Ev têgihîştina fêrbûna çavdêrîkirî, fêrbûna bêserûber, û fêrbûna bihêzkirinê, ku sê celebên sereke yên fêrbûna makîneyê ne. Fêrbûna çavdêrîkirî modelên perwerdehiyê yên li ser daneyên binavkirî vedihewîne, û bi gelemperî ji bo karên wekî dabeşkirin û paşveçûn tê bikar anîn. Fêrbûna bêserûber, ji aliyek din ve, bi daneyên nenavkirî re mijûl dibe û bi gelemperî ji bo komkirin û kêmkirina pîvanan tê bikar anîn. Fêrbûna bihêzkirinê ajanên perwerdehiyê vedihewîne da ku bi xelatkirina behreyên xwestî biryaran bidin, û bi gelemperî di hawîrdorên dînamîkî de tê bikar anîn.
Rêwîtiya destpêkek di fêrbûna makîneyê de bi gelemperî bi fêrbûna çavdêrîkirî dest pê dike, ji ber xwezaya wê ya birêkûpêk û pirbûna çavkaniyên berdest. Algorîtmayên sereke yên ku fêr bibin paşvekêşana xêz, paşvekêşana lojîstîkî, darên biryarê, û makîneyên vektorê piştgirî hene. Her yek ji van algorîtmayan hêz û qelsiyên xwe hene, û têgihiştina kengê û çawaniya sepandina wan jêhatîbûnek krîtîk e. Pêkanîna van algorîtmayan ji nû ve, û hem jî bi karanîna wan bi pirtûkxaneyên mîna scikit-learn, dikare bibe alîkar ku têgihiştinê zexm bike.
Ji bilî fêrbûna li ser algorîtmayan, girîng e ku meriv pêvajoya perwerdehiyê û nirxandina modelan fêm bike. Ev tê de dabeşkirina daneyan di nav komên perwerdehî û ceribandinê de, ji bo nirxandina performansa modelê bikar anîna hev-rastkirin, û birêkûpêkkirina hîperparametran ji bo xweşbînkirina rastbûna modelê. Wekî din, têgihîştina metrîkên wekî rastbûn, rastbûn, bîranîn, F1-score, û ROC-AUC ji bo nirxandina performansa modelê pêdivî ye.
Tecrûbeya pratîkî di fêrbûna fêrbûna makîneyê de bêqîmet e. Karkirina li ser projeyan, beşdarbûna pêşbaziyên mîna yên li ser Kaggle, û sepandina fêrbûna makîneyê ji bo pirsgirêkên cîhana rastîn dikare têgihiştin û jêhatîbûnê pir zêde bike. Van çalakiyan dihêle ku xwendekar bi pirsgirêkên pratîkî re rûbirû bibin û çareser bikin, wek mînak bi daneyên wenda, endezyariya taybetmendiyê, û bicîhkirina modelê.
Ji bo kesên ku dixwazin Google Cloud-ê ji bo fêrbûna makîneyê bikar bînin, nasîna bi têgînên hesabkirina cloudê re sûdmend e. Google Cloud ji bo fêrbûna makîneyê, wekî Google Cloud AI Platform, TensorFlow li Google Cloud, û BigQuery ML, rêzek karûbar û amûran pêşkêşî dike. Fêmkirina ka meriv çawa van amûran bi kar tîne dikare pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hêsan bike, ku rê bide pîvandin û entegrasyonê bi karûbarên din ên ewr re.
Demjimêra fêrbûna van bingehîn dikare pir cûda bibe. Ji bo kesek ku dema ku dixebite an diçe dibistanê part-time dixwîne, dibe ku çend meh bidome da ku têgehek zexm ava bike. Yên ku dikarin hewildana tev-demjimêr bidin fêrbûnê dibe ku di çend hefteyan de vê yekê pêk bînin. Lêbelê, girîng e ku meriv nas bike ku fêrbûna makîneyê pêvajoyek domdar e. Qad bi lez pêş dikeve, û domdariya bi pêşkeftin û teknîkên nû re ji bo her kesê ku di vî warî de kariyerek bişopîne, pêdivî ye.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
- Regression linear çi ye?
- Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
- Hin algorîtmayên herî gelemperî ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn çi ne?
- Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
- Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
- Meriv çawa fêrbûna makîneyê dikare li ser daneyên destûra avahiyê were sepandin?
- Çima Tabloyên AutoML hatin rawestandin û çi bi ser dikeve?
- Erka şîrovekirina doodên ku ji hêla lîstikvanan ve di çarçoweya AI-yê de hatine kişandin çi ye?
- Gava ku materyalên xwendinê li ser "hilbijartina algorîtmaya rast" diaxivin, gelo ev tê vê wateyê ku di bingeh de hemî algorîtmayên gengaz jixwe hene? Em çawa dizanin ku algorîtmayek ji bo pirsgirêkek taybetî "rast" e?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin