Perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên mezin di warê îstîxbarata sûnî de pratîkek hevpar e. Lêbelê, girîng e ku meriv bala xwe bide ku mezinahiya databasê di pêvajoya perwerdehiyê de dibe sedema dijwarî û astengiyên potansiyel. Werin em îhtîmala perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên mezin ên keyfî û pirsgirêkên potansiyel ên ku derdikevin nîqaş bikin.
Dema ku bi danehevên mezin re mijûl dibin, yek ji wan kêşeyên sereke çavkaniyên jimartinê yên ji bo perwerdehiyê hewce ne. Her ku mezinahiya databasê zêde dibe, pêdiviya hêza pêvajoyê, bîranîn û hilanînê jî zêde dibe. Modelên perwerdehiyê li ser danûstendinên mezin dikarin ji hêla jimartinê ve biha û dem-xwegir bin, ji ber ku ew gelek hesab û dubareyan pêk tîne. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku meriv xwe bigihîne binesaziyek komputerê ya zexm da ku pêvajoya perwerdehiyê bi bandor birêve bibe.
Pirsgirêkek din jî peydabûn û gihîştina daneyan e. Daneyên mezin dibe ku ji çavkanî û formên cihêreng werin, ev yek girîng e ku lihevhatî û kalîteya daneyê misoger bike. Pêwîst e ku berî perwerdekirina modelan daneyan pêş-pêvaz kirin û paqij bikin da ku ji her cûrbecûr an nakokiyên ku dikarin bandorê li pêvajoya fêrbûnê bikin dûr nekevin. Wekî din, pêdivî ye ku mekanîzmayên hilanîn û vegerandina daneyê li cîh bin da ku hejmûna mezin a daneyan bi bandor bi rê ve bibin.
Digel vê yekê, modelên perwerdehiyê yên li ser danehevên mezin dikarin bibin sedema zêdeperedanê. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek di daneyên perwerdehiyê de pir pispor dibe, di encamê de gelemperîkirina nebaş a daneyên nedîtî. Ji bo sivikkirina vê pirsgirêkê, teknîkên wekî birêkûpêkkirin, erêkirina xaçerê, û rawestandina zû dikarin werin bikar anîn. Rêbazên birêkûpêkkirinê, wekî birêkûpêkkirina L1 an L2, dibe alîkar ku modêl zêde tevlihev nebe û zêdebarkirinê kêm bike. Xaça-pejirandin rê dide nirxandina modelê li ser gelek binkomên daneyan, nirxandinek bihêztir a performansa wê peyda dike. Rawestandina zû pêvajoya perwerdehiyê disekine dema ku performansa modelê li ser sazûmanek pejirandinê dest bi xirabûnê dike, pêşî lê digire ku ew daneyên perwerdehiyê zêde bike.
Ji bo çareserkirina van pirsgirêkan û perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên keyfî yên mezin, stratejî û teknolojiyên cihêreng hatine pêşve xistin. Yek ji van teknolojiyên Google Cloud Machine Learning Engine e, ku ji bo modelên perwerdehiyê li ser danûstendinên mezin binesaziyek berbelav û belavkirî peyda dike. Bi karanîna çavkaniyên ewr-based, bikarhêner dikarin hêza hesabkirina belavkirî bikar bînin da ku modelên paralel perwerde bikin, bi girîngî dema perwerdehiyê kêm bikin.
Wekî din, Google Cloud Platform BigQuery, depoyek daneya bê server, bi tevahî rêvekirî, pêşkêşî dike ku bikarhêneran dihêle ku zû berhevokên mezin analîz bikin. Bi BigQuery re, bikarhêner dikarin bi karanîna hevoksaziyek naskirî ya mîna SQL bipirsin, û berî ku modelan perwerde bikin, pêşîgirtin û derxistina agahdariya têkildar ji daneyan hêsantir dike.
Wekî din, daneyên vekirî çavkaniyên hêja ne ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser daneyên mezin. Van danûstendinan bi gelemperî têne rêve kirin û ji raya giştî re têne peyda kirin, dihêlin lêkolîner û bijîjk bigihîjin wan û wan ji bo serîlêdanên cihêreng bikar bînin. Bi karanîna danûstendinên vekirî, bikarhêner dikarin di berhevkirina daneyan û pêş-processing de dem û hewil bidin, û bêtir bala xwe bidin ser pêşkeftin û analîzkirina modelê.
Perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên keyfî yên mezin gengaz e, lê ew bi dijwariyan re tê. Hebûna çavkaniyên hesabkerî, pêşdibistanên daneyê, zêdekirin, û karanîna teknolojiyên guncan û stratejiyên guncan ji bo misogerkirina perwerdehiya serfiraz girîng in. Bi karanîna binesaziya ewr-based, wekî Google Cloud Machine Learning Engine û BigQuery, û bi karanîna danehevên vekirî, bikarhêner dikarin van pirsgirêkan derbas bikin û modelan li ser daneyên mezin bi bandor perwerde bikin. Lêbelê perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin (bê ti sînoran ku li ser mezinahiyên daneyên daneyan têne sepandin) bê guman dê di hin xalan de hîskirinê destnîşan bike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- 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?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
- Algorîtmaya Boostkirina Gradient çi ye?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin