Ma gengaz e ku meriv modelek pêşbîniyê li ser bingeha daneyên pir guhêrbar ava bike? Rastiya modelê bi hêjeya daneya peydakirî tê destnîşankirin?
Avakirina modelek pêşbîniyê ya li ser bingeha daneyên pir guhêrbar bi rastî di warê îstîxbarata hunerî (AI) de, bi taybetî di warê fêrbûna makîneyê de mimkun e. Rastiya modelek wusa, lêbelê, tenê bi hêjeya daneyên peydakirî nayê destnîşankirin. Di vê bersivê de, em ê sedemên li pişt vê gotinê û
Di ML-yê de danehevên ku ji hêla komên etnîkî yên cihê ve têne berhev kirin, mînakî di lênihêrîna tenduristî de têne hesibandin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya lênihêrîna tenduristiyê de, nihêrîna danehevên ku ji hêla komên etnîkî yên cihêreng ve hatî berhev kirin de aliyek girîng e ku di pêşkeftina model û algorîtmayan de dadperwerî, rastbûn û tevlêbûnê peyda bike. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo fêrbûna qaliban û çêkirina pêşbîniyan li gorî daneyên ku ew in hatine sêwirandin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Cûdahiyên di navbera nêzîkatiyên fêrbûna bi çavdêrîkirin, neçavdêrî û bi hêzkirinê de çi ne?
Fêrbûna çavdêrîkirî, bêserûber û bihêzkirin sê nêzîkatiyên cihêreng di warê fêrbûna makîneyê de ne. Her nêzîkatî teknîk û algorîtmayên cihêreng bikar tîne da ku pirsgirêkên cûda çareser bike û bigihîje armancên taybetî. Werin em cûdahiyên di navbera van nêzîkatiyan de bikolin û ravekirinek berfireh a taybetmendî û sepanên wan peyda bikin. Fêrbûna bi çavdêrî celebek e
Dara biryarê çi ye?
Dara biryarê algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya bi hêz û pir tête bikar anîn e ku ji bo çareserkirina pirsgirêkên dabeşkirin û paşveçûnê hatî çêkirin. Ew temsîla grafîkî ya komek qaîdeyan e ku ji bo girtina biryaran li ser bingeha taybetmendî an taybetmendiyên danûstendinek diyarkirî têne bikar anîn. Darên biryarê bi taybetî di rewşên ku dane de bikêr in
Meriv çawa dizane kîjan algorîtma ji ya din bêtir daneyan hewce dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mîqdara daneyên ku ji algorîtmayên cihêreng ve têne xwestin dikare li gorî tevliheviya wan, kapasîteyên giştîkirinê, û cewhera pirsgirêka ku tê çareser kirin diguhere. Diyarkirina kîjan algorîtmayê ji ya din bêtir daneyê hewce dike dikare di sêwirana pergalek fêrbûna makîneya bandorker de bibe faktorek girîng. Werin em faktorên cihêreng lêkolîn bikin
Rêbazên berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê çi ne?
Ji bo berhevkirina daneyan ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê gelek rêbaz hene. Van rêbazan di serkeftina modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin, ji ber ku kalîte û hêjmara daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn rasterast bandorê li performansa modelê dike. Werin em cûrbecûr nêzîkatiyên berhevkirina danezanê, tevî berhevkirina daneya destan, tevnek lêkolîn bikin
Ji bo perwerdehiyê çiqas dane hewce ne?
Di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de, nemaze di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, pirsa ka çiqas daneya ji bo perwerdehiyê hewce ye pir girîng e. Hejmara daneyên ku ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê hewce dike bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye, tevî tevliheviya pirsgirêkê, cihêrengiya
Pêvajoya nîşankirina daneyan çawa xuya dike û kî wê dike?
Pêvajoya nîşankirina daneyan di warê îstîxbarata hunerî de di perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Etîketkirina daneyan bi danîna tag an annotasyonên watedar û têkildar li daneyan vedihewîne, ku dihêle ku model li ser bingeha agahdariya nîşankirî fêr bibe û pêşbîniyên rast bike. Ev pêvajo bi gelemperî ji hêla annotatorên mirovan ve tête kirin
Etîketên encam, nirx û taybetmendiyên armanc bi rastî çi ne?
Qada fêrbûna makîneyê, binkeyek îstîxbarata sûnî, modelên perwerdehiyê vedihewîne da ku pêşbîniyan bikin an çalakiyan li ser bingeha nimûne û têkiliyên di daneyan de bikin. Di vê çarçoveyê de, etîketên encam, nirxên armanc û taybetmendiyan di pêvajoyên perwerdehî û nirxandinê de rolek girîng dileyzin. Etîketên derketinê, ku wekî etîketên armanc an etîketên polê jî têne zanîn, ev in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Ma hewce ye ku daneyên din ji bo perwerdekirin û nirxandina modelê bikar bînin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, karanîna daneyên zêde ji bo perwerdekirin û nirxandina modelan bi rastî hewce ye. Digel ku gengaz e ku meriv modelan bi karanîna daneyek yekane perwerde û binirxîne, tevlêbûna daneyên din dikare performans û kapasîteyên gelemperîkirina modelê pir zêde bike. Ev bi taybetî di nav de rast e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye