Ji bo pêkanîna modelek AI-ê ku peywirên fêrbûna makîneyê pêk tîne, pêdivî ye ku meriv têgîn û pêvajoyên bingehîn ên ku di fêrbûna makîneyê de têkildar in fam bikin. Fêrbûna makîneyê (ML) binekomek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku rê dide pergalên ku ji ezmûnê fêr bibin û pêşde bibin bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî bin.
Google Cloud Machine Learning platformek û amûrek peyda dike da ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor bicîh bîne, pêş bixe û bi cîh bike.
Pêvajoya pêkanîna modelek AI-ê ji bo fêrbûna makîneyê bi gelemperî çend gavên bingehîn pêk tîne:
1. Danasîna pirsgirêkê: Pêngava yekem ev e ku meriv bi zelalî pirsgirêka ku pergala AI-ê çareser bike diyar bike. Ev tê de naskirina daneya têketinê, derketina xwestinê, û celebê peywira fêrbûna makîneyê (mînak, dabeşkirin, paşveçûn, komkirin) vedihewîne.
2. Komkirin û amadekirina daneyan: Modelên fêrbûna makîneyê ji bo perwerdehiyê daneya kalîteya bilind hewce dike. Berhevkirina daneyan berhevkirina danehevên têkildar, paqijkirina daneyan ji bo rakirina xeletî an nakokî, û pêş-pêvajoya wê ji bo ku ew ji bo perwerdehiyê maqûl bike.
3. Endezyariya taybetmendiyê: Endezyariya taybetmendiyê hilbijartî û veguhertina daneyên têketinê vedihewîne da ku taybetmendiyên watedar biafirîne ku ji modela fêrbûna makîneyê dibe alîkar ku pêşbîniyên rast çêbike. Vê gavê zanyarî û afirîneriya domainê hewce dike ku agahdariya têkildar ji daneyan derxîne.
4. Hilbijartina modelê: Hilbijartina algorîtmaya fêrbûna makîneya rast ji bo serkeftina pergala AI-ê girîng e. Google Cloud Machine Learning cûrbecûr model û amûrên pêş-avakirî pêşkêşî dike da ku li gorî pirsgirêka di dest de algorîtmaya herî maqûl hilbijêrin.
5. Perwerdehiya modelê: Perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê tê de têrkirina wê bi daneyên nîşankirî û xweşbînkirina parametreyên wê heye da ku xeletiya pêşbîniyê kêm bike. Google Cloud Machine Learning ji bo modelên perwerdehiyê yên li ser danûstendinên mezin bi bandor binesaziya berbelav peyda dike.
6. Nirxandina modelê: Piştî perwerdekirina modelê, pêdivî ye ku meriv performansa wê bi karanîna daneyên pejirandinê binirxîne da ku pê ewle bibe ku ew bi daneyên nedîtî re baş giştî dike. Metrîkên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1 bi gelemperî têne bikar anîn da ku performansa modelê binirxînin.
7. Ahenga Hîperparameterê: Rêzkirina hîperparametreyên modela fêrbûna makîneyê ji bo xweşkirina performansa wê pêdivî ye. Fêrbûna Makîneya Cloud Google amûrên birêkûpêkkirina hîperparametreya otomatîkî pêşkêşî dike da ku vê pêvajoyê xweş bike û rastbûna modelê baştir bike.
8. Bicihkirina modelê: Dema ku model were perwerdekirin û nirxandin, pêdivî ye ku were bicîh kirin da ku li ser daneyên nû pêşbîniyan bike. Google Cloud Machine Learning karûbarên bicîhkirinê peyda dike da ku modelê di pergalên hilberînê de bike yek û pêşbîniyên rast-dem-ê bike.
9. Şopandin û lênihêrîn: Şopandina domdar a modela hatî danîn pir girîng e da ku pê ewle bibe ku performansa wê bi demê re çêtirîn dimîne. Ji bo domandina bandorkeriya pergala AI-ê çavdêrîkirina guheztina di belavkirina daneyê, hilweşandina modelê, û nûvekirina modelê wekî ku hewce ye pêdivî ye.
Pêkanîna modelek AI-ê ji bo fêrbûna makîneyê nêzîkatiyek sîstematîk e ku pênasekirina pirsgirêkê, amadekirina daneyê, hilbijartina modelê, perwerdehiyê, nirxandin, bicihkirin, û lênihêrînê vedihewîne.
Fêrbûna Makîneya Cloud Google komek amûr û karûbarên berfireh pêşkêşî dike da ku pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê bi bandor hêsantir 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?
- 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?
- TensorBoard çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin