Gava ku materyalên xwendinê li ser "hilbijartina algorîtmaya rast" diaxivin, gelo ev tê vê wateyê ku di bingeh de hemî algorîtmayên gengaz jixwe hene? Em çawa dizanin ku algorîtmayek ji bo pirsgirêkek taybetî "rast" e?
Dema ku nîqaşkirina "hilbijartina algorîtmaya rast" di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya Zêbaratiya Hunerî de ku ji hêla platformên mîna Google Cloud Machine Learning ve hatî peyda kirin, girîng e ku meriv fêm bike ku ev hilbijartin hem biryarek stratejîk û hem jî teknîkî ye. Ew ne tenê li ser hilbijartina ji navnîşek berê-heyî ya algorîtmayan e, lê têgihîştina hûrgelên pirsgirêka di dest de, cewhera daneyan, û hewcedariyên taybetî yên peywirê vedihewîne.
Ji bo destpêkê, têgîna "algorîtma" di fêrbûna makîneyê de komek qaîdeyên an prosedurên ku komputerek dişopîne ji bo çareserkirina pirsgirêkek an ji bo pêkanîna karekî vedibêje. Van algorîtmayan hatine sêwirandin ku ji daneyan nimûneyan fêr bibin, pêşbîniyan bikin, an peywiran pêk bînin bêyî ku bi eşkere ji bo wan karan werin bernamekirin. Pergala algorîtmayên fêrbûna makîneyê berfireh û pêşkeftî ye, digel ku algorîtmayên nû pêşve diçin her ku zevî pêş dikeve. Lêbelê, gelek algorîtmayên bingehîn hatine damezrandin û bi berfirehî têne bikar anîn, wekî regresyona xêzik, darên biryarê, makîneyên vektorê piştgirî, torên neuralî, û algorîtmayên komkirinê yên mîna k-means.
Têgîna ku "hemû algorîtmayên gengaz berê hene" bi tevahî ne rast e. Dema ku gelek algorîtma hatine pêşve xistin, qada fêrbûna makîneyê dînamîk e, û algorîtmayên nû bi domdarî têne pêşniyar kirin û paqij kirin. Van pêşkeftinên nû bi gelemperî ji hewcedariya çareserkirina tixûbên taybetî yên algorîtmayên heyî an baştirkirina performansê li ser cûreyên taybetî yên daneyan an peywiran derdikevin. Mînakî, fêrbûna kûr, ku torên neuralî yên bi gelek qatan vedihewîne, di van salên dawî de pêşkeftinên girîng dîtiye, ku rê li ber mîmariyên nû yên mîna torên neuralî yên pevgirêdayî (CNN) ji bo hilanîna wêneyê û torên neuralî yên dûbare (RNN) ji bo daneyên rêzdar.
Diyarkirina algorîtmaya "rast" ji bo pirsgirêkek taybetî çend xalan digire:
1. Xwezaya Daneyên: Taybetmendiyên daneyan pir bandor li hilbijartina algorîtmê dikin. Mînakî, heke daneya binavkirî be û hûn peywirek dabeşkirinê pêk tînin, dibe ku algorîtmayên wekî regresyona lojîstîkî, makîneyên vektorê piştgirî, an torên neuralî guncan bin. Ger daneyan bê etîketkirî bin û hûn dixwazin qalib an koman bibînin, dibe ku algorîtmayên komkirinê yên wekî k-means an komkirina hiyerarşîk maqûltir bin.
2. Tevlihevî û şîrovekirin: Hin algorîtma ji yên din tevlihevtir û dijwartir in ku şîrove bikin. Mînakî, darên biryarê bi gelemperî ji bo şîrovekirina wan têne xweş kirin, dema ku torên neuralî yên kûr, tevî tevliheviya wan, dibe ku ji bo kapasîteya wan a modela nimûneyên tevlihev di daneyan de werin hilbijartin. Hilbijartina di navbera van de bi gelemperî bi hewcedariya zelaliya modelê li hember performansê ve girêdayî ye.
3. Scalability û Efficiency: Mezinahiya danûstendinê û çavkaniyên hesabker ên berdest dikarin bijartina algorîtmê jî destnîşan bikin. Hin algorîtma, mîna k-cîranên herî nêzîk, dibe ku ji hêla jimartinê ve biha bibin her ku databas mezin dibe, lê yên din, mîna modelên xêzik, dibe ku bi bandortir pîvandin.
4. Performansa Metrics: Pirsgirêkên cûda pîvanên performansa cûda hewce dikin. Mînakî, di pirsgirêkek dabeşkirinê de, dibe ku rastbûn, bibîranîn, F1-sûr û rastbûn were hesibandin. Pêdivî ye ku algorîtmaya bijartî li gorî metrîkên ku ji bo peywirê herî krîtîk in baş tevbigere.
5. Taybetmendiya Domainê: Hin domên hewceyên taybetî hene ku dikarin li ser hilbijartina algorîtmayê bandor bikin. Mînakî, di pêvajoyek zimanê xwezayî de, algorîtmayên ku dikarin daneya birêkûpêk bi rê ve bibin, wekî RNN an veguherîner, bi gelemperî têne tercîh kirin.
6. Ceribandin û Validation: Pir caran, bijartina algorîtmê bi dawî nabe heya ku çend berendam li hember pirsgirêkê neyên ceribandin û pejirandin. Teknîkên wekî erêkirina xaçerê û birêkûpêkkirina hîperparameterê têne bikar anîn da ku pê ewle bibin ku algorîtmaya hilbijartî bi çêtirîn performansê dike.
Ji bo ronîkirinê, senaryoyek ku pargîdaniyek dixwaze pergalek pêşniyarê pêşve bibe bihesibînin. Ev pergal dikare fîlterkirina hevkar, fîlterkirin-bingeha naverokê, an nêzîkatiyek hybrid bikar bîne. Parzûnkirina hevkar dibe ku teknîkên faktorkirina matrixê bigire, di heman demê de fîlterkirin-based naverokê dikare algorîtmayên mîna TF-IDF an wekheviya kozînê bikar bîne. Algorîtmaya "rast" dê bi faktorên wekî hebûna daneyê (nirxandina bikarhêner li hember taybetmendiyên tiştan), hewcedariya pêşniyarên rast-dem, û hevsengiya di navbera rastbûn û karbidestiya hesabkirinê de ve girêdayî be.
Pêvajoya hilbijartina algorîtmaya rast pêvekek dubare ye, bi gelemperî çerxek ceribandina hîpotez, ceribandin û safîkirinê vedihewîne. Ew têgihîştinek kûr hem warê pirsgirêkê û hem jî kapasîteyên algorîtmayên fêrbûna makîneyê yên cihêreng hewce dike. Her ku algorîtmayên nû têne pêşve xistin û her ku fêrbûna makîneyê pêşve diçe, pêdivî ye ku bijîjk di derheqê pêşkeftinên li qadê de agahdar bimînin da ku biryarên agahdar bistînin.
Di eslê xwe de, dema ku gelek algorîtma hene, algorîtmaya "rast" ji hêla berhevokek taybetmendiyên daneyê, hewcedariyên peywirê û armancên performansê ve tê destnîşankirin. Ew biryarek e ku ramanên teknîkî bi astengên pratîkî re hevseng dike, û ew pir caran ji hêla ceribandin û nirxandina ampîrîkî ve tê agahdar kirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Pîvanên ji bo hilbijartina algorîtmaya rast ji bo pirsgirêkek diyarkirî çi ne?
- Ger yek modelek Google-ê bikar bîne û wê li ser mînaka xwe perwerde bike, gelo Google çêtirkirinên ku ji daneyên perwerdehiyê hatine çêkirin digire?
- Meriv çawa dizane ku kîjan modela ML-ê bikar bîne, berî ku wê perwerde bike?
- Karê regresyonê çi ye?
- Meriv çawa dikare di navbera tabloyên Vertex AI û AutoML de derbas bibe?
- Ma gengaz e ku meriv Kaggle bikar bîne da ku daneyên darayî bar bike û bi karanîna modelên ekonomometrik ên wekî R-squared, ARIMA an GARCH analîz û pêşbînkirina statîstîkî pêk bîne?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare ji bo pêşbînkirina xetera nexweşiya dil a koroner were bikar anîn?
- Guhertinên rastîn ên ji ber veavakirina Fêrbûna Makîneya Google Cloud wekî Vertex AI çi ne?
- Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
- Regression linear çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin