Hûn çawa ji bo karê fêrbûna makîneya xwe modelek maqûl hilbijêrin?
Hilbijartina modelek maqûl ji bo peywirek fêrbûna makîneyê di pêşkeftina pergalek AI-ê de gavek girîng e. Pêvajoya hilbijartina modelê bi baldarî li ser faktorên cihêreng vedihewîne da ku performansa û rastbûna çêtirîn peyda bike. Di vê bersivê de, em ê gavên ku di hilbijartina modelek guncaw de têkildar in nîqaş bikin, li ser bingeha zanîna rastîn ravekirinek berfireh û berfireh peyda bikin.
1. Pirsgirêkê pênase bikin: Gava yekem ev e ku hûn pirsgirêka ku hûn hewl didin bi fêrbûna makîneyê çareser bikin bi zelalî diyar bikin. Ev tê de destnîşankirina celebê peywirê (senifandin, paşveçûn, komkirin, hwd.) û armanc û hewcedariyên taybetî yên projeyê.
2. Daneyên berhevkirin û pêşdibistanê: Daneyên têkildar ji bo peywira xweya fêrbûna makîneya xwe berhev bikin û pêşdibistanê bikin da ku ew ji bo perwerdehî û nirxandinê di formek maqûl de ye. Ev peywirên wekî paqijkirina daneyan, hilgirtina nirxên winda, normalîzekirin an standardîzekirina taybetmendiyan, û dabeşkirina daneyan li perwerde, pejirandin, û komên ceribandinê vedihewîne.
3. Daneyên fam bikin: Daneyên ku we berhev kirine têgihiştinek kûr bistînin. Ev tê de analîzkirina belavkirina taybetmendiyan, nasîna her şêwaz an pêwendiyan, û vekolîna her dijwarî an sînorkirinên potansiyel ên daneyê pêk tîne.
4. Metrîkên Nirxandinê Hilbijêre: Metrîkên nirxandinê yên ku ji bo pirsgirêka weya taybetî guncaw in diyar bikin. Mînakî, heke hûn li ser peywirek dabeşkirinê dixebitin, metrîkên wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, û xala F1 dibe ku têkildar bin. Metrîkên ku bi armanc û hewcedariyên projeya we re têkildar in hilbijêrin.
5. Hilbijartina Modela Bingehîn: Dest bi hilbijartina modela bingehîn a ku hêsan û hêsan e ji bo pêkanîna. Ev ê pîvanek ji bo nirxandina performansa modelên tevlihevtir peyda bike. Divê modela bingehîn li gorî celebê pirsgirêkê û xwezaya daneyan were hilbijartin.
6. Modelên Cûda Bigerin: Bi modelên cihêreng re biceribînin da ku yeka ku herî baş bi pirsgirêka we re têkildar e bibînin. Modelên wekî darên biryarê, daristanên bêserûber, makîneyên vektorê piştgirî, torên neuralî, an rêbazên ensembleyê bifikirin. Her model hêz û qelsiyên xwe hene, û bijartî dê bi hewcedariyên taybetî yên peywira we ve girêdayî be.
7. Modelên Hînkirin û Nirxandin: Modelên hilbijartî bi karanîna daneyên perwerdehiyê perwerde bikin û performansa wan bi karanîna seta pejirandinê binirxînin. Encamên modelên cihêreng li ser bingeha metrîkên nirxandina bijartî bidin ber hev. Faktorên wekî rastbûn, şîrovekirin, dema perwerdehiyê, û çavkaniyên jimartinê yên pêwîst bihesibînin.
8. Modelê xweş bikin: Dema ku we modelek sozdar nas kir, hîperparametreyên wê xweş bikin da ku performansa wê xweş bikin. Ev dikare bi teknîkên wekî lêgerîna torê, lêgerîna rasthatî, an xweşbînkirina Bayesian were kirin. Li ser bingeha encamên erêkirinê hîperparametran eyar bikin da ku veavakirina çêtirîn bibînin.
9. Modela Dawî biceribînin: Piştî baş-ahengkirinê, modela dawîn li ser koma testê binirxînin, ku pîvanek bêalî ya performansa wê peyda dike. Ev gav girîng e ku pê ewle bibe ku model bi daneyên nedîtî re baş giştî dike.
10. Dubarekirin û Pêşvebirin: Fêrbûna makîneyê pêvajoyek dubareker e, û girîng e ku hûn bi domdarî modelên xwe safî bikin û baştir bikin. Encaman analîz bikin, ji her xeletiyan fêr bibin, û ger hewce bike li ser pêvajoya hilbijartina modelê dubare bikin.
Hilbijartina modelek minasib ji bo peywirek fêrbûna makîneyê pênasekirina pirsgirêkê, berhevkirin û pêşdibistanê daneyan, têgihîştina daneyan, hilbijartina metrîkên nirxandinê, hilbijartina modelek bingehîn, vekolîna modelên cihêreng, perwerdekirin û nirxandina modelan, rastkirina modelê, ceribandina dawîn pêk tîne. model, û dubarekirina ji bo baştirkirina encaman.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Rêkûpêkbûn çi ye?
- Ma celebek perwerdehiyê modelek AI-ê heye ku tê de hem nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrî û hem jî neserperiştkirî di heman demê de têne bicîh kirin?
- Fêrbûn di pergalên fêrbûna makîneya bêserûber de çawa çêdibe?
- Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
- Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
- 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 mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
- Hin qonaxên berfirehtir ên fêrbûna makîneyê çi ne?
- Ma TensorBoard amûra herî pêşniyarkirî ye ji bo dîtina modelê?
- Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin