Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku meriv li ser gavên destpêkê yên ku di projeyek fêrbûna makîneyê de têkildar in, tê nîqaş kirin, girîng e ku meriv cûrbecûr çalakiyên ku meriv tê de bike tê fêm kirin. , û her yek di pêvajoya veguheztina daneyên xav di nav têgihiştinên çalak de ji armancek bêhempa re xizmet dike. Li jêr navnîşek berfireh a van çalakiyan heye, digel ravekirinên ku rola wan di nav lûleya fêrbûna makîneyê de ronî bike.
1. Daneyên Data: Ev di her projeya fêrbûna makîneyê de gava bingehîn e. Berhevkirina daneyan berhevkirina daneya xav ji çavkaniyên cihêreng, ku dikare databasan, qutkirina malperê, daneyên sensor, an naveroka ku ji hêla bikarhêner ve hatî hilberandin, pêk bîne. Kalîte û hêjahiya daneyên berhevkirî rasterast bandorê li performansa modela fêrbûna makîneyê dike. Mînakî, heke yek modelek ji bo pêşbînkirina bihayên xaniyan ava dike, dibe ku dane ji navnîşên xaniyan, tomarên firotanê yên dîrokî, û nîşaneyên aborî werin berhev kirin.
2. Amadekirina Daneyê: Dema ku dane berhev kirin, divê ji bo analîzê were amadekirin. Vê gavê paqijkirina daneyan ji bo rakirina deng û xeletiyan, hilgirtina nirxên wenda, û veguheztina daneyan di formatek maqûl de vedihewîne. Amadekirina daneyê di heman demê de endezyariya taybetmendiyê jî vedihewîne, ku taybetmendiyên nû ji daneyên heyî têne afirandin da ku performansa modelê baştir bikin. Mînakî, di danehevek danûstendinên xerîdar de, meriv dikare taybetmendiyek biafirîne ku nirxa danûstendinê ya navînî ya her xerîdar temsîl dike.
3. Lêgerîna Daneyên: Her weha wekî analîza daneya keşfê (EDA) tê zanîn, ev gav analîzkirina daneyan vedihewîne da ku qalib, têkilî û têgihiştinan derxe holê. Amûrên dîtbarîkirina daneyan û teknîkên statîstîkî têne bikar anîn da ku belavkirina daneyan fam bikin, anomaliyan tespît bikin û têkiliyan nas bikin. Ev çalakî di girtina biryarên agahdar di derbarê pêşdibistanên daneyê û hilbijartina taybetmendiyê de dibe alîkar. Mînakî, xêzkirina histogram an xêzên belav dibe ku belavkirina daneyan û potansiyela derveyî diyar bike.
4. Hilbijartina Model: Di vê gavê de, algorîtmayên fêrbûna makîneya guncan li ser bingeha pirsgirêka li ber dest û cewhera daneyê têne hilbijartin. Hilbijartina modelê krîtîk e, ji ber ku algorîtmayên cûda xwedî hêz û qelsiyên cihêreng in. Ji bo pirsgirêkên dabeşkirinê, meriv dikare darên biryarê, makîneyên vektorê piştgirî, an torên neuralî bihesibîne. Ji bo peywirên regresyonê, paşvekêşana xêzik an daristanên rasthatî dibe ku guncan bin. Pêvajoya bijartina modelê bi gelemperî bi berhevdana gelek modelan re vedigire da ku yeka ku çêtirîn li gorî daneyan peyda bike.
5. Perwerdehiya Modelê: Dema ku modelek were hilbijartin, divê ew bi karanîna daneyên amadekirî were perwerde kirin. Perwerdehiya modelê verastkirina parametreyên modelê vedihewîne da ku xeletiya di navbera encamên pêşbînîkirî û rastîn de kêm bike. Ev bi gelemperî bi teknîkên optimîzasyonê yên wekî daketina gradient ve tête bidestxistin. Di dema perwerdehiyê de, modela nimûne û têkiliyên di nav daneyan de fêr dibe. Mînakî, perwerdekirina torgilokek neuralî bi eyarkirina giranî û pêşbaziyên torê ve girêdayî ye ku fonksiyona windabûnê kêm bike.
6. Nirxandina Model: Piştî perwerdehiyê, pêdivî ye ku performansa modelê were nirxandin da ku ew bi daneyên nedîtî re baş giştî bike. Ev bi karanîna verastkirinek veqetandî an databasek ceribandinê ya ku di dema perwerdehiyê de nehatiye bikar anîn tête kirin. Metrîkên nirxandinê yên hevpar rastbûn, rastbûn, bibîranîn, F1-pêla ji bo peywirên dabeşkirinê, û xeletiya çargoşeya navîn an jî çargoşeya R-ya ji bo peywirên paşveçûnê vedihewîne. Nirxandina modelê dibe alîkar ku pirsgirêkên wekî zêdebûn an kêmbûnek were nas kirin, ku model an li ser daneyên perwerdehiyê pir baş dimeşe lê li ser daneyên nû qels e, an jî bi rêzê ve nekare meylên bingehîn di daneyan de bigire.
7. Sazkirina Modelê: Pêngava paşîn bi cîhkirina modela perwerdekirî û nirxandin li hawîrdorek hilberînê ye ku ew dikare li ser daneyên nû pêşbîniyan bike. Dabeşkirin dikare bi awayên cihêreng were kirin, wek mînak entegrekirina modelê di serîlêdanek malperê de, bicîhkirina wê wekî REST API, an vekirina wê di nav sepanek mobîl de. Çavdêriya domdar pêdivî ye ku pê ewle bibe ku model bi demê re rast bimîne, ji ber ku daneyên cîhana rastîn dikarin biguhezin, ku rê li ber vekêşana modelê bigire.
Ji bilî van çalakiyên bingehîn, di fêrbûna makîneyê de çend karên pispor hene ku hêjayî gotinê ne:
- Bisinifkirinî: Ev çalakî li gorî qalibên fêrbûyî danasîna etîketan li daneyên têketinê vedihewîne. Karên dabeşkirinê di serîlêdanên cihêreng de, wekî vedîtina spam, analîzkirina hestê, û naskirina wêneyê serdest in. Mînakî, pergalek tespîtkirina spam e-nameyên wekî spam an ne spam li ser bingeha taybetmendiyên wekî navnîşana şanderê, naveroka e-nameyê, û metadata dabeş dike.
- regresyonê: Karên paşvekêşanê li ser bingeha taybetmendiyên têketinê pêşbînkirina guhêrbarek hilberana domdar vedihewîne. Ev bi gelemperî di serîlêdanên wekî pêşbînkirina bihayên xaniyan, meylên sûkê, an pêşbînkirina firotanê de tê bikar anîn. Armanc ew e ku têkiliya di navbera guhêrbarên serbixwe û guhêrbarên girêdayî domdar de model bikin.
- Clustering: Clustering teknîkeke hînbûnê ya bêserpereştî ye ku ji bo komkirina xalên daneyên wekhev li hev tê bikar anîn. Ew ji bo vedîtina qalibên bingehîn an strukturên di daneyan de bêyî etîketên pêşwextkirî bikêr e. Serîlêdanên komkirinê dabeşkirina xerîdar, berhevkirina wêneyê, û tespîtkirina anomalî vedigire. K-wate û komkirina hiyerarşîk ji bo vî karî algorîtmayên populer in.
- Kêmkirina Dimensionality: Ev çalakî bi kêmkirina hejmara guhêrbarên têketinê an taybetmendiyên di danehevekê de digel ku taybetmendiyên wê yên bingehîn diparêze. Teknolojiyên kêmkirina pîvanê, wekî Analîzkirina Pêkhateya Serek (PCA) û T-Berhevkirina Cîranê Stokastîk (t-SNE), ji bo hêsankirina modelan, kêmkirina dema hesabkirinê, û sivikkirina nifira mezinahiyê têne bikar anîn.
- Tesbîta Anomalî: Tespîtkirina anomalî pêvajoyek e ku di daneyan de qalibên kêm an neasayî yên ku li gorî behremendiya çaverê ne li hev têne nasîn e. Ev bi taybetî di tespîtkirina xapandinê, ewlehiya torê, û tespîtkirina xeletiyê de bikêr e. Teknîkên wekî daristanên îzolekirinê û kodkerên xweser bi gelemperî ji bo karên tespîtkirina anomalî têne bikar anîn.
- Fêrbûna Hêzkirinê: Berevajî fêrbûna bi çavdêrî û neçavdêrîkirî, fêrbûna bihêzkirinê modelên perwerdehiyê vedihewîne da ku rêzikên biryaran bi danûstendina bi hawîrdorek re bidin çêkirin. Model, an ajan, bi wergirtina bertekên di forma xelat an cezayan de fêr dibe ku bigihîje armancekê. Serîlêdanên fêrbûna bihêzkirinê lîstina lîstikê, robotîk, û ajotina xweser e.
- Prosesa Zimanê Zimanzanî (NLP): NLP rêzeçalakiyên girêdayî têkiliya di navbera komputer û zimanê mirovan de dihewîne. Di vê yekê de peywirên wekî dabeşkirina nivîsê, analîzkirina hestan, wergerandina ziman, û naskirina entîteya binavkirî vedihewîne. Modelên NLP bi gelemperî teknîkên mîna tokenîzasyon, stemming, û karanîna modelên zimanên pêş-perwerdekirî yên wekî BERT an GPT bikar tînin.
Van çalakiyan cîhêreng ên peywiran temsîl dikin ku bijîjk dema ku bi fêrbûna makîneyê re dixebitin tevdigerin. Her çalakî pêdivî bi têgihiştinek kûr a prensîb û teknîkên bingehîn hewce dike ku bi bandor çareseriyên fêrbûna makîneyê sêwirandin, bicîhkirin û bicîhkirin. Bi serweriya van çalakiyan re, meriv dikare hêza fêrbûna makîneyê bi kar bîne da ku pirsgirêkên tevlihev çareser bike û nûbûnê li deverên cihêreng bimeşîne.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Whawt zimanê bernamekirinê ye ji bo fêrbûna makîneyê ew tenê Python e
- Fêrbûna makîneyê çawa li cîhana zanistî tê sepandin?
- Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
- Cûdahiyên di navbera Fêrbûna Federal, Hesabkirina Edge û Fêrbûna Makîneya Ser-Device de çi ne?
- Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
- Ji bo pejirandina stratejî û modelek fêrbûna makîneyê ya taybetî qaîdeyên guncan çi ne?
- Kîjan parametre destnîşan dikin ku ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
- Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
- Tora neuralî ya kûr çi ye?
- Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin