Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê di warê Zehmetkêşiya Hunerî de aliyek girîng e. Ew qabiliyeta pergalek fêrbûna makîneyê vedibêje ku bi karîgerî mîqdarên mezin ên daneyê bi rê ve bibe û her ku mezinbûna databasê mezin dibe performansa xwe zêde bike. Ev bi taybetî dema ku bi modelên tevlihev û danehevên girseyî re mijûl dibin girîng e, ji ber ku ew rê dide pêşbîniyên zûtir û rasttir.
Gelek faktor hene ku bandorê li pîvana algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê dikin. Yek ji faktorên sereke çavkaniyên jimartinê yên ji bo perwerdehiyê hene. Her ku mezinahiya databasê zêde dibe, ji bo pêvajokirin û analîzkirina daneyan bêtir hêza hesabkerî hewce ye. Ev dikare bi karanîna pergalên hesabkirinê yên bi performansa bilind an bi karanîna platformên ewr-based ên ku çavkaniyên hesabkirinê yên berbelav pêşkêşî dikin, wekî Google Cloud Machine Learning, were bidestxistin.
Aliyek din a girîng algorîtma bixwe ye. Hin algorîtmayên fêrbûna makîneyê bi xwezayî ji yên din berbelavtir in. Mînakî, algorîtmayên ku li ser darên biryarê an modelên xêzkirî têne bingeh kirin bi gelemperî dikarin werin paralel kirin û li ser gelek makîneyan bêne belav kirin, ku rê dide demên perwerdehiyê zûtir. Ji aliyek din ve, algorîtmayên ku xwe dispêrin pêvajoyek rêzdar, mîna hin cûreyên torên neuralî, dema ku bi danehevên mezin re mijûl dibin, dibe ku rûbirûyê kêşeyên mezinbûnê bibin.
Wekî din, pîvandina algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê jî dikare ji hêla gavên pêş-pêvajoya daneyê ve were bandor kirin. Di hin rewşan de, pêş-pêvajoya daneyê dikare dem-dixwe û ji hêla hesabkirinê ve biha be, nemaze dema ku bi daneyên nesazkirî an xav re mijûl dibe. Ji ber vê yekê, girîng e ku meriv bi baldarî nexşeya pêş-processing sêwirandin û xweşbîn bike da ku pîvana bikêrhatî peyda bike.
Ji bo ronîkirina têgîna mezinbûnê di algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê de, em mînakek bifikirin. Bifikirin ku em xwedî danehevek bi mîlyonek wêneyan e û em dixwazin ji bo dabeşkirina wêneyan tora neuralî ya hevgirtî (CNN) perwerde bikin. Bêyî algorîtmayên perwerdehiyê yên berbelav, ew ê demek girîng û çavkaniyên hesabkerî bigire ku meriv tevahiya databasê hilîne û analîz bike. Lêbelê, bi karanîna algorîtmayên pîvanbar û çavkaniyên hesabkerî, em dikarin pêvajoya perwerdehiyê li gelek makîneyan belav bikin, bi girîngî dema perwerdehiyê kêm bikin û pîvana giştî ya pergalê baştir bikin.
Mezinbûna algorîtmayên fêrbûna perwerdehiyê bi karîgerî destwerdana danehevên mezin û zêdekirina performansa modelên fêrbûna makîneyê her ku mezinbûna daneyê mezin dibe. Faktorên wekî çavkaniyên hesabkerî, sêwirana algorîtmayê, û pêşdibistanên daneyê dikarin bi girîngî bandorê li mezinbûna pergalê bikin. Bi karanîna algorîtmayên pîvandî û çavkaniyên hesabkerî, gengaz e ku meriv modelên tevlihev li ser danûstendinên girseyî bi rengek biwext û bikêrhatî perwerde bike.
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