Çima pêdivî ye ku em di fêrbûna makîneyê de xweşbîniyan bicîh bînin?
Optimîzasyon di fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew me dihêlin ku performans û karbidestiya modelan baştir bikin, di dawiyê de rê li ber pêşbîniyên rasttir û demên perwerdehiyê zûtir vedike. Di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî fêrbûna kûr a pêşkeftî, teknîkên xweşbîniyê ji bo bidestxistina encamên herî pêşkeftî bingehîn in. Yek ji sedemên bingehîn ên serîlêdanê ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Çêkirin, Optimîzasyon ji bo fêrbûna makîneyê
Kengî zêdebûn çêdibe?
Zêdebûn di warê Zehmetiya Hunerî de, bi taybetî di warê fêrbûna kûr a pêşkeftî de, bi taybetî di torên neuralî de, ku bingehên vê qadê ne, pêk tê. Zêdebûn diyardeyek e ku derdikeve holê dema ku modelek fêrbûna makîneyê li ser danehevek taybetî pir baş tê perwerde kirin, heya radeya ku ew pir pispor dibe.
Tora Neuralî ya Convolutional yekem ji bo çi hatine çêkirin?
Torên neuralî yên konvolutional (CNN) yekem car bi armanca naskirina wêneyê di warê dîtina komputerê de hatine çêkirin. Van toran celebek pispor a tora neuralî ya çêkirî ne ku di analîzkirina daneyên dîtbarî de îsbat kiriye ku pir bi bandor e. Pêşveçûna CNN-ê ji hêla hewcedariya afirandina modelên ku dikarin bi rast ve werin rêve kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Dîtina computerê ya pêşkeftî, Ji bo naskirina wêneyê torên nûra yên konvolucional
Ma Tora Neuralî ya Tevlihevî dikare daneyên rêzdar bi tevlêkirina pevgirêdan bi demê re, wekî ku di modelên Rêzeya Rêzeya Rêzgirtinê de tê bikar anîn, bi rê ve bibe?
Tora Neuralî ya Hevbeş (CNN) ji ber kapasîteya wan a derxistina taybetmendiyên watedar ji wêneyan bi berfirehî di warê dîtina komputerê de hatine bikar anîn. Lêbelê, serîlêdana wan tenê ji bo hilberandina wêneyê ne sînorkirî ye. Di salên dawî de, lêkolîner li ser karanîna CNN-ê ji bo birêvebirina daneyên rêzdar, wek mînak daneya nivîsê an rêzikên demê vekolîn. Yek
Ma Torên Dijbera Generative (GAN) xwe dispêrin ramana jenerator û cihêkar?
GAN bi taybetî li ser bingeha têgeha jenerator û cihêkar têne sêwirandin. GAN çînek modelên fêrbûna kûr in ku ji du hêmanên sereke pêk tên: jenerator û cihêkar. Di GAN de hilberîner berpirsiyar e ku nimûneyên daneyên sentetîk ên ku dişibin daneyên perwerdehiyê çêbikin. Ew dengek rasthatî wekî digire