Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re mijûl dibin, çend sînor hene ku hewce ne ku werin hesibandin da ku karîgerî û bikêrhatîbûna modelên ku têne pêşve xistin. Van sînoran dikarin ji aliyên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker, astengiyên bîranînê, kalîteya daneyê, û tevliheviya modelê derkevin holê.
Yek ji tixûbên bingehîn ên sazkirina daneyên mezin ên di fêrbûna makîneyê de çavkaniyên jimartinê yên ku ji bo pêvajokirin û analîzkirina daneyan hewce ne. Daneyên mezin bi gelemperî hewceyê bêtir hêz û bîranîna pêvajoyê hewce dike, ku dikare ji bo pergalên bi çavkaniyên tixûbdar re dijwar be. Ev dikare bibe sedema demên perwerdehiyê dirêjtir, lêçûnên zêde yên bi binesaziyê ve girêdayî, û pirsgirêkên performansê yên potansiyel heke hardware nekare mezinahiya daneya bi bandor bi rê ve bibe.
Dema ku bi danehevên mezin re dixebitin astengiyên bîranînê tixûbek din a girîng e. Veguheztin û manîpulekirina mîqdarên mezin ên daneyê di bîranînê de dikare hewcedar be, nemaze dema ku meriv bi modelên tevlihev re mijûl dibe ku ji bo xebitandinê hejmarek girîng bîranîn hewce dike. Veqetandina bîrê ya ne têr dikare bibe sedema xeletiyên ji bîrê, performansa hêdî, û nekaribûna hilberandina tevahîya databasê bi yekcarî, ku bibe sedema perwerde û nirxandina modela nebaş.
Qalîteya daneyê di fêrbûna makîneyê de girîng e, û danûstendinên mezin bi gelemperî dikarin pirsgirêkên bi paqijiya daneyê, nirxên winda, derbirîn û dengan re têkildar bikin. Paqijkirin û pêşdibistanên danehevên mezin dikare dem-dixwe û çavkanî-dijwar be, û xeletiyên di daneyê de dikare bandorek neyînî li performans û rastbûna modelên ku li ser wan hatine perwerde kirin bandor bike. Piştrastkirina kalîteya daneyê dema ku bi danehevên mezin re bixebitin hîn krîtîktir dibe da ku pêşî li beralîbûn û nerastiyên ku dikarin bandorê li pêşbîniyên modelê bikin nebin.
Tevliheviya modelê tixûbek din e ku dema ku bi danehevên mezin re mijûl dibe derdikeve holê. Daneyên bêtir dikarin bibin modelên tevlihevtir ên bi hejmareke zêde parameteran, ku dikare xetera zêdebûnê zêde bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek li şûna şablonên bingehîn dengê dengê di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe, di encamê de gelemperîkirina nebaş a daneyên nedîtî. Birêvebirina tevliheviya modelên ku li ser danûstendinên mezin hatine perwerde kirin pêdivî bi rêkûpêkkirina baldar, hilbijartina taybetmendiyê, û birêkûpêkkirina hîperparameterê heye da ku pêşî li zêdebûnê bigire û performansa zexm misoger bike.
Digel vê yekê, pîvazbûn gava ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re dixebitin venihêrînek bingehîn e. Her ku mezinahiya databasê mezin dibe, pêdivî ye ku meriv algorîtmayên berbelav û bikêrhatî û rêçikên xebatê dîzayn bike ku dikare hêjmara zêde ya daneyê bêyî ku tawîz bide performansê bigire. Bikaranîna çarçoweyên hesabkirinê yên belavbûyî, teknîkên pêvajoyek paralel, û çareseriyên-bingeha ewr dikare bibe alîkar ku kêşeyên mezinbûnê çareser bike û bikêrhatîkirina danûstendinên mezin pêk bîne.
Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re dixebitin potansiyela modelên rastir û bihêztir peyda dike, ew di heman demê de çend sînoran jî destnîşan dike ku divê bi baldarî bêne rêvebirin. Têgihiştin û çareserkirina pirsgirêkên bi çavkaniyên hesabkerî, astengiyên bîranînê, qalîteya daneyê, tevliheviya modelê, û pîvandinê ve girêdayî ne ji bo ku bi bandor nirxa danehevên mezin di sepanên fêrbûna makîneyê de bi kar bînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- 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?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- 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?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin