Di modelên fêrbûna makîneyê de tesbîtkirina alîgiran aliyek girîng a dabînkirina pergalên AI-ê yên adil û exlaqî ye. Nerazîbûn dikarin ji qonaxên cihêreng ên lûleya fêrbûna makîneyê derkevin, di nav de berhevkirina daneyan, pêş-processing, hilbijartina taybetmendiyê, perwerdehiya modelê, û bicîhkirin. Tesbîtkirina alîgiran tevliheviyek analîzên îstatîstîkî, zanîna domanê, û ramana rexneyî pêk tîne. Di vê bersivê de, em ê rêbazan bikolin da ku rêgezên di model û stratejiyên fêrbûna makîneyê de tespît bikin da ku pêşî lê bigirin û wan kêm bikin.
1. Berhevkirina Daneyê:
Nerazîbûnên di fêrbûna makîneyê de bi gelemperî ji daneyên perwerdehiya beralîdar derdikevin. Pêdivî ye ku meriv bi baldarî daneyên perwerdehiyê ji bo her cûreyên cewherî vekolîne. Nêzîkatiyek hevpar ev e ku meriv analîzek daneya keşfê ya bêkêmasî (EDA) bike da ku nimûne û bêhevsengiyên di daneyan de nas bike. Teknîkên dîtbarîkirinê yên wekî histogram, xêzên qutikê, û nexşeyên belawela dikarin bibin alîkar ku nerînên ku bi dabeşkirina polê ve girêdayî ne, nirxên wenda, derbirîn, an pêwendiyan eşkere bikin.
Mînakî, di danehevek ku ji bo pêşbînkirina pejirandinên krediyê tê bikar anîn de, heke di nav komên demografîk ên cihêreng de di hejmara deynên pejirandî de nehevsengiyek girîng hebe, dibe ku ew alîgiriyê nîşan bide. Bi vî rengî, heke hin kom di daneyan de kêm bin, dibe ku model ji wan koman re baş neyê gelemperî kirin, ku bibe sedema pêşbîniyên alîgir.
2. Pêşprocessing:
Di dema pêş-pêvajoya daneyê de, beralîbûn dikarin bêhemdî bi navgîniya paqijkirina daneyê, normalîzekirin, an şîfrekirinê ve werin destnîşan kirin. Mînakî, girtina nirxên wenda an yên derveyî bi rengekî alîgir dikare pêvajoya fêrbûna modelê xera bike. Girîng e ku hûn hemî gavên pêş-processing belge bikin û di awayê ku veguheztinên daneyê têne kirin de şefafiyet peyda bikin.
Teknîkîyek pêş-pêvajoya hevpar a ji bo çareserkirina nerastan zêdekirina daneyê ye, ku xalên daneya sentetîk têne hilberandin da ku dabeşên polê hevseng bikin an performansa modelê li komên cihêreng baştir bikin. Lêbelê, pêdivî ye ku meriv bandora zêdekirina daneyê li ser kêmkirina bias û dadperweriya modelê rast bike.
3. Hilbijartina Taybetmendiyê:
Di heman demê de neyartî dikarin bi taybetmendiyên ku di modelê de têne bikar anîn diyar bibin. Rêbazên bijartina taybetmendiyê yên wekî analîza pêwendiyê, agahdariya hevbeş, an pîvanên girîngiya taybetmendiyê dikarin bibin alîkar ku taybetmendiyên cihêxwaz ên ku beşdarî pêşbirkê dibin nas bikin. Rakirin an bêalîkirina taybetmendiyên weha dikare pêşbîniyên neheq kêm bike û wekheviya modelê baştir bike.
Mînakî, di modelek kirêgirtinê de, heke model bi giranî xwe bispêre taybetmendiyek cûdakar mîna zayend an nijad, dibe ku ew di pêvajoya kirêgirtinê de nelirêtiyê bidomîne. Bi derxistina taybetmendiyên weha an karanîna teknîkên mîna dehfdana dijber, model dikare sînorên biryara adil fêr bibe.
4. Perwerdehiya Model:
Bias dikare di pêvajoya fêrbûna modelê de ji ber vebijarkên algorîtmîkî, hîperparametre, an armancên xweşbîniyê were vehewandin. Bi rêkûpêk nirxandina performansa modelê di nav binkrûpên cihêreng an taybetmendiyên hesas de dikare bandor û alîgiriyên cihêreng eşkere bike. Metrîkên mîna analîza bandorên cihêreng, şansên wekhev, an hevsengiya demografîk dikarin dadperweriyê bihejmêrin û rêberiya baştirkirina modelê bikin.
Digel vê yekê, di dema perwerdehiya modelê de tevlêkirina astengiyên dadmendiyê an şertên rêkûpêkkirinê dikare bibe alîkar ku netewandîyan kêm bike û encamên wekhev pêşve bibe. Teknîkên mîna perwerdehiya dijber, rakirina bandorên cihêreng, an ji nû ve girankirin dikare bi cezakirina behremendiyên cihêxwaz re edaleta modelê zêde bike.
5. Nirxandina Model:
Piştî perwerdekirina modelê, pêdivî ye ku meriv performansa wê di senaryoyên cîhana rastîn de binirxîne da ku dadperwerî û kapasîteyên giştîkirina wê binirxîne. Birêvebirina vekolînên alîgiriyê, analîzên hesasiyetê, an ceribandina A/B dikare nerastiyên ku di dema perwerdehiyê de diyar nebûne derxe holê. Şopandina pêşbîniyên modelê bi demê re û wergirtina bertekên ji aliyên cihêreng dikare di derbarê bandora wê ya li ser komên cûda yên bikarhêner de nihêrînên hêja peyda bike.
Di modelên fêrbûna makîneyê de tesbîtkirin û sivikkirina nelirêtiyê nêzîkatiyek holîstîk hewce dike ku tevahiya xeta fêrbûna makîneyê vedigire. Bi hişyarbûna di dema berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, hilbijartina taybetmendiyê, perwerdehiya modelê û nirxandinê de, bijîjk dikarin pergalên AI-ê yên zelal, berpirsiyar û dadperwer ên ku ji hemî beşdaran sûd werdigirin ava bikin.
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