Amadekirina danûstendinê bi rêkûpêk ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê pir girîng e. Danûstendinek baş-amade piştrast dike ku model dikarin bi bandor fêr bibin û pêşbîniyên rast bikin. Ev pêvajo çend gavên bingehîn pêk tîne, di nav de berhevkirina daneyan, paqijkirina daneyan, pêşdibistanên daneyê, û zêdekirina daneyan.
Yekem, berhevkirina daneyan girîng e ji ber ku ew bingehê perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê peyda dike. Kalîte û hêjmara daneyên berhevkirî rasterast bandorê li performansa modelan dike. Girîng e ku meriv danehevek cihêreng û nûnerî were berhev kirin ku hemî senaryo û cûrbecûrên pirsgirêka di dest de vedihewîne. Mînakî, heke em modelek ji bo naskirina jimareyên destnivîsandî perwerde dikin, pêdivî ye ku danehev cûrbecûr şêwazên destnivîsê, amûrên nivîsandinê yên cihêreng, û paşnavên cihêreng bihewîne.
Dema ku dane têne berhev kirin, pêdivî ye ku ew were paqij kirin da ku her nakokî, xeletî, an derziyan derxîne. Paqijkirina daneyê piştrast dike ku model ji agahdariya dengbêj an negirêdayî bandor nebin, ku dikare bibe sedema pêşbîniyên nerast. Mînakî, di danehevek ku nirxandinên xerîdar vedihewîne, rakirina navnîşên dubare, rastkirina xeletiyên rastnivîsê, û hilgirtina nirxên winda gavên bingehîn in ji bo dabînkirina daneyên kalîteya bilind.
Piştî paqijkirina daneyan, teknolojiyên pêşdibistanê têne sepandin da ku daneyan veguherînin formek maqûl ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê. Ev dibe ku pîvandina taybetmendiyan, kodkirina guhêrbarên kategorîk, an normalîzekirina daneyan pêk bîne. Pêş-processing piştrast dike ku model dikarin bi bandor ji daneyan fêr bibin û pêşbîniyên watedar bikin. Mînakî, di danûstendinek ku wêneyan vedihewîne, teknîkên pêşdibistanê yên wekî mezinbûn, birrîn, û normalîzekirina nirxên pixelê ji bo standardkirina têketina modelê hewce ne.
Ji bilî paqijkirin û pêşdibistanê, teknîkên zêdekirina daneyê dikare were sepandin da ku mezinahî û cihêrengiya databasê zêde bike. Zêdekirina daneyan bi sepandina veguhertinên rasthatî li daneyên heyî ve çêkirina nimûneyên nû vedihewîne. Ev ji modelan re dibe alîkar ku çêtir giştî bikin û şiyana wan a birêvebirina guherînên di daneyên cîhana rastîn de çêtir dike. Mînakî, di peywirek dabeşkirina wêneyê de, teknîkên zêdekirina daneyê yên wekî zivirandin, werger, û rijandin dikare were bikar anîn da ku nimûneyên perwerdehiyê yên bi rêgez û perspektîfên cihêreng biafirînin.
Amadekirina bi rêkûpêk databasê di heman demê de dibe alîkar ku meriv ji zêdeperçebûnê dûr nekeve, ku ev yek diqewime dema ku model li şûna fêrbûna şêwazên bingehîn daneyên perwerdehiyê ji bîr dikin. Bi piştrastkirina ku danehev nûner û cihêreng e, model kêm zêde lihevhatî ne û dikarin bi daneyên nedîtî re baş giştî bikin. Teknolojiyên birêkûpêkkirinê, yên wekî daketin û birêkûpêkkirina L1/L2, di heman demê de dikarin bi amadekirina databasê re jî werin sepandin da ku pêşî li zêdekirina zêde bigirin.
Amadekirina daneya bi rêkûpêk ji bo perwerdehiya bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê pir girîng e. Ew berhevkirina danehevek cihêreng û temsîlî, paqijkirina daneyan ji bo rakirina nakokiyan, pêşdibistanên daneyê ji bo veguheztina wê di formatek maqûl de, û zêdekirina daneyan ji bo zêdekirina mezinahî û cihêrengiya wê vedihewîne. Van gavan piştrast dikin ku model dikarin bi bandor fêr bibin û pêşbîniyên rast bikin, di heman demê de rê li ber zêdebûnê digirin.
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