Di warê îstîxbarata artificial (AI) û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmayek guncan ji bo serkeftina her projeyek girîng e. Dema ku algorîtmaya hilbijartî ji bo karek taybetî ne guncaw be, ew dikare bibe sedema encamên nebaş, lêçûnên hesabkerî zêde, û karanîna bêserûber a çavkaniyan. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku meriv nêzîkatiyek birêkûpêk hebe da ku bijartina algorîtmaya rast piştrast bike an jî li yekî maqûltir rast bike.
Yek ji rêbazên bingehîn ji bo destnîşankirina maqûlbûna algorîtmayekê ev e ku meriv ceribandin û nirxandina bêkêmasî bike. Ev tê de ceribandina algorîtmayên cihêreng ên li ser databasê û berhevkirina performansa wan li ser bingeha metrîkên pêşwextkirî ye. Bi nirxandina algorîtmayan li hember pîvanên taybetî yên wekî rastbûn, leza, berbelavbûn, şîrovekirin, û xurtbûn, mirov dikare algorîtmaya ku herî baş li gorî hewcedariyên peywira di dest de ye nas bike.
Wekî din, pêdivî ye ku meriv di warê pirsgirêkê û taybetmendiyên daneyan de têgihîştinek baş hebe. Algorîtmayên cihêreng xwedan ramanên cihê ne û ji bo ku di bin şert û mercên taybetî de baş bixebitin hatine çêkirin. Mînakî, darên biryarê ji bo peywirên ku daneyên kategorîk û têkiliyên nehêle têkildar in minasib in, dema ku regresyona xêzkirî ji bo peywirên ku guhêrbarên domdar û têkiliyên xêzikî vedigirin guncantir e.
Di rewşên ku algorîtmaya bijartî encamên têrker dernakeve, çend rêgez dikarin werin pejirandin da ku yekî guncantir hilbijêrin. Yek stratejiyek hevpar ev e ku meriv rêbazên ensembleyê bi kar bîne, ku gelek algorîtmayan berhev dike da ku performansê baştir bike. Teknîkên wekî çente, zêdekirin, û stûnkirin dikarin werin bikar anîn da ku modelên bihêztir ên ku ji algorîtmayên takekesî derdixin biafirînin.
Digel vê yekê, birêkûpêkkirina hîperparameterê dikare alîkariya xweşbînkirina performansa algorîtmayekê bike. Bi eyarkirina hîperparametreyên algorîtmayekê bi teknîkên mîna lêgerîna torê an lêgerîna rasthatî, mirov dikare modelê baş biguhezîne da ku bigihîje encamên çêtir. Rêzkirina Hyperparameter di pêşkeftina modela fêrbûna makîneyê de gavek girîng e û dikare bandorek girîng li performansa algorîtmê bike.
Wekî din, heke databas bêhevseng an bi deng be, teknîkên pêşdibistanê yên wekî paqijkirina daneyê, endezyariya taybetmendiyê, û ji nû ve nimûnekirinê dikare were sepandin da ku performansa algorîtmê baştir bike. Van teknîkan di zêdekirina kalîteya daneyê de dibin alîkar û ji bo algorîtmaya bijartî maqûltir dikin.
Di hin rewşan de, dibe ku pêdivî be ku meriv li algorîtmayek bi tevahî cûda veguhezîne ger ku ya heyî armancên xwestî pêk neyne. Divê ev biryar li ser bingeha analîzek hûrgulî ya hewcedariyên pirsgirêkê, taybetmendiyên daneyan, û sînorên algorîtmaya heyî be. Pêdivî ye ku meriv lihevhatinên di navbera algorîtmayên cihêreng de di warê performans, tevlihevî, şîrovekirin, û lêçûnên hesabkirinê de bihesibîne.
Bi kurtasî, hilbijartina algorîtmaya rast a di fêrbûna makîneyê de bi tevliheviyek ceribandin, nirxandin, zanîna domainê, û têgihîştina pirsgirêkê hewce dike. Bi şopandina rêgezek rêkûpêk û berçavgirtina faktorên cihêreng ên wekî performansa algorîtmayê, taybetmendiyên daneyê, û hewcedariyên pirsgirêkê, meriv dikare hilbijartina algorîtmaya herî maqûl a ji bo peywirek diyarkirî piştrast bike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- 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?
- 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?
- TensorBoard çi ye?
- TensorFlow çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin