Dema ku serîlêdanek fêrbûna makîneyê (ML) pêşve dibe, gelek ramanên ML-taybetî hene ku divê bêne hesibandin. Ji bo ku bandorkerî, karîgerî û pêbaweriya modela ML-ê were misoger kirin, ev nêrîn pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin hûrguliyên sereke yên ML-taybetî yên ku pêşdebiran dema ku serîlêdanek ML-yê pêşve dibin divê li ber çavan bigirin nîqaş bikin.
1. Pêşîsazkirina daneyan: Yek ji gavên pêşîn ên pêşvebirina serîlêdana ML-ê pêşdibistanên daneyê ye. Ev paqijkirin, veguheztin û amadekirina daneyan bi rengek guncan ji bo perwerdekirina modela ML vedihewîne. Teknîkên pêş-pêvajoya daneyê yên wekî hilgirtina nirxên winda, taybetmendiyên pîvandinê, û kodkirina guhêrbarên kategorîk girîng in ji bo misogerkirina kalîteya daneyên perwerdehiyê.
2. Hilbijartin û Endezyariya Taybetmendiyê: Modelên ML bi giranî xwe dispêrin taybetmendiyên ku ji daneyan têne derxistin. Girîng e ku meriv bi baldarî taybetmendiyên ku herî zêde bi pirsgirêka di dest de têkildar in hilbijêrin û endezyar bikin. Ev pêvajo têgihîştina daneyan, zanîna domainê, û karanîna teknolojiyên wekî kêmkirina pîvanê, derxistina taybetmendiyê, û pîvandina taybetmendiyê vedihewîne.
3. Hilbijartin û Nirxandina Model: Hilbijartina modela ML ya rast ji bo pirsgirêkê krîtîk e. Algorîtmayên cihêreng ên ML xwedî hêz û qelsiyên cihê ne, û hilbijartina ya herî maqûl dikare bandorek girîng li performansa serîlêdanê bike. Digel vê yekê, pêdivî ye ku meriv performansa modela ML-ê bi karanîna metrîk û teknîkên nirxandina guncan ên wekî erêkirina xaçerê binirxîne da ku bandora wê piştrast bike.
4. Tuning Hyperparameter: Modelên ML bi gelemperî hîperparametre hene ku hewce ne ku werin guheztin da ku performansa çêtirîn bi dest bixin. Hîperparametre behreya modela ML-ê kontrol dikin, û dîtina berhevoka rast a hîperparameteran dikare dijwar be. Teknîkên wekî lêgerîna torê, lêgerîna rasthatî, û xweşbîniya Bayesian dikare were bikar anîn da ku li koma çêtirîn hîperparametran bigerin.
5. Birêkûpêkkirin û Zêdebûn: Zêdebûn çêdibe dema ku modelek ML li ser daneyên perwerdehiyê baş pêk tîne lê nekare daneyên nedîtî giştî bike. Teknîkên birêkûpêkkirinê yên wekî birêkûpêkkirina L1 û L2, avêtin, û rawestana zû dikarin bibin alîkar ku pêşî li zêdebûnê bigirin û şiyana giştîkirina modelê baştir bikin.
6. Bicîhkirin û Şopandina Modelê: Dema ku modela ML were perwerdekirin û nirxandin, pêdivî ye ku ew di hawîrdorek hilberînê de were bicîh kirin. Di vê yekê de ramanên wekî pîvan, performans û çavdêriyê pêk tîne. Divê modelên ML-ê di pergalek mezintir de bêne yek kirin, û performansa wan divê bi domdarî were şopandin da ku ew encamên rast û pêbawer peyda bikin.
7. Nêrînên Ehlaqî û Hiqûqî: Serîlêdanên ML bi gelemperî bi daneyên hesas re mijûl dibin û potansiyela wan heye ku bandorê li kes û civakê bike. Girîng e ku meriv aliyên exlaqî û qanûnî yên wekî nepenîtiya daneyê, dadperwerî, şefafî û berpirsiyariyê bihesibîne. Pêşdebir divê piştrast bikin ku serîlêdanên ML-ya wan bi rêzikname û rêwerzên têkildar re tevdigerin.
Pêşxistina serîlêdanek ML-ê çend nihêrînên taybetî yên ML-ê yên wekî pêşdibistanên daneyê, hilbijartina taybetmendî û endezyariyê, hilbijartin û nirxandina modelê, birêkûpêkkirina hîperparametre, birêkûpêkkirin û zêdekirin, bicihkirin û çavdêrîkirina modelê, û her weha ramanên exlaqî û qanûnî vedihewîne. Hesabkirina van ramanan dikare pir bi serfirazî û bandorkeriya serîlêdana ML-ê re bibe alîkar.
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