Teşekirina daneyan gava ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de gavek bingehîn e. Ev pêvajo veguherîna daneyên xav di nav formatek ku ji bo algorîtmayên fêrbûna makîneyê guncan e vedigire. Bi amadekirin û şekilkirina daneyan, em dikarin pê ewle bibin ku ew di avahiyek hevgirtî û rêxistinkirî de ye, ku ji bo perwerdehiya modela rastîn û pêşbîniyê pir girîng e.
Yek ji sedemên bingehîn ên ku şikilkirina daneyan girîng e ev e ku meriv bi çarçoveya TensorFlow re hevahengiyê bike. TensorFlow li ser tensoran kar dike, ku rêzikên pir-alî ne ku daneyên ku ji bo hesabkirinê têne bikar anîn temsîl dikin. Van tensoran şeklên taybetî hene, wek mînak hejmara nimûneyan, taybetmendî û nîşanan, ku hewce ne ku berî ku wan bixin nav modelek TensorFlow de bêne diyar kirin. Bi şeklêdana daneyan bi guncan, em dikarin pê ewle bibin ku ew bi şeklên tensor ên bendewar re li hev dike, ku rê dide yekbûna bêkêmasî bi TensorFlow re.
Sedemek din a şekilkirina daneyan ev e ku meriv bi nirxên winda an nakokî re mijûl bibe. Daneyên cîhana rastîn bi gelemperî xalên daneya wenda an netemam hene, ku dikare bandorek neyînî li performansa modelên fêrbûna makîneyê bike. Teşekirina daneyan bi navgîniya teknîkên wekî binavkirin an rakirina nirxên winda ve girêdayî ye. Ev pêvajo di domandina yekrêziya databasê de dibe alîkar û rê li ber çavnebarî an nerastiyên ku ji daneya wenda ve dibin digire.
Dabeşkirina daneyan di heman demê de endezyariya taybetmendiyê jî vedihewîne, ku ev pêvajoya veguheztina daneyên xav li taybetmendiyên watedar û agahdar e. Ev gav girîng e ji ber ku ew dihêle algorîtmaya fêrbûna makîneyê ku di daneyê de nimûne û têkiliyên têkildar bigire. Endezyariya taybetmendiyê dikare operasyonên wekî normalîzekirin, pîvandin, şîfrekirina yek-germ, û kêmkirina pîvanê pêk bîne. Van teknîkan bi kêmkirina deng, baştirkirina şîrovekirinê, û zêdekirina performansa giştî di baştirkirina karîgerî û bandorkeriya modelên fêrbûna makîneyê de dibin alîkar.
Wekî din, şikilkirina daneyan di misogerkirina hevgirtî û standardîzekirina daneyan de dibe alîkar. Daneyên bi gelemperî ji çavkaniyên cihêreng têne berhev kirin, û dibe ku ew xwedan form, pîvan, an yekîneyên cûda bin. Bi şekildana daneyan, em dikarin taybetmendî û nîşanan standardîze bikin, wan li seranserê databasê hevgirtî bikin. Ev standardîzekirin ji bo perwerdehiya modela rast û pêşbîniyê pir girîng e, ji ber ku ew her cûdahî an pêşbaziyên ku ji ber guheztinên daneyan çêdibin ji holê radike.
Ji bilî sedemên jorîn, şikilkirina daneyan jî vekolîn û dîtina daneya bandorker dike. Bi organîzekirina daneyan di nav formek birêkûpêk de, zanyarên daneyê dikarin têgihiştinek çêtir ji taybetmendiyên databasê bi dest bixin, qalibên nas bikin, û di derheqê teknîkên fêrbûna makîneyê yên guncan de ku têne sepandin de biryarên agahdar bistînin. Daneyên şikilî bi karanîna pirtûkxaneyên cihêreng ên plansaziyê bi hêsanî têne xuyang kirin, ku destûrê dide analîz û şîrovekirina daneya têgihîştî.
Ji bo ronîkirina girîngiya teşekirina daneyan, werin em mînakek bifikirin. Bifikirin ku em danehevek bihayê xaniyan bi taybetmendiyên wekî dever, hejmara jûreyan, û cîh hene. Berî ku em van daneyan bikar bînin da ku modelek TensorFlow perwerde bikin, pêdivî ye ku em wê bi guncan şekil bikin. Dibe ku ev yek bi rakirina nirxên wenda, normalîzekirina taybetmendiyên hejmarî, û kodkirina guhêrbarên kategorîk ve girêdayî ye. Bi şekildana daneyan, em pê ewle dibin ku modela TensorFlow dikare bi bandor ji databasê fêr bibe û pêşbîniyên rast li ser bihayên xaniyan bike.
Teşekirina daneyan gava ku TensorFlow bikar tîne di pêvajoya zanistiya daneyê de gavek girîng e. Ew lihevhatina bi çarçoveya TensorFlow re misoger dike, nirxên winda an nakokî digire dest, endezyariya taybetmendiyê çalak dike, hevgirtina daneyan û standardîzekirinê misoger dike, û lêgerîn û dîtina daneya bi bandor hêsan dike. Bi şekildana daneyan, em dikarin rastbûn, bikêrhatî û şîrovekirina modelên fêrbûna makîneyê zêde bikin, di dawiyê de rê li ber pêşbînî û têgihîştinên pêbawertir bigirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin