Ma kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî dozek karanîna Fêrbûna Makîneyê ne?
Kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî bi rastî bûyerek karanîna berbiçav a Fêrbûna Makîneyê (ML) ne. Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê têne sêwirandin da ku qalib û têkiliyên di nav daneyan de nas bikin da ku pêşbîniyan an biryaran bidin bêyî ku bi eşkere werin bernamekirin. Di çarçoweya kapasîteyên lêgerîna pêşkeftî de, Fêrbûna Makîneyê dikare bi peydakirina têkildar û rasttir ezmûna lêgerînê bi girîngî zêde bike.
Mezinahiya komê, serdem û mezinahiya danezanê hemî hîperparametre ne?
Mezinahiya komê, serdem, û mezinahiya danezanê bi rastî di fêrbûna makîneyê de aliyên girîng in û bi gelemperî wekî hîperparametre têne binav kirin. Ji bo têgihîştina vê têgehê, bila em li ser her têgehek ferdî hûr bibin. Mezinahiya heviyê: Mezinahiya hevîrê hîperparameterek e ku hêjmara nimûneyên ku berî ku giraniya modelê di perwerdehiyê de were nûve kirin diyar dike. Ew dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.
Cûreyên ahenga hîperparameterê çi ne?
Rêzkirina hîperparameterê di pêvajoya fêrbûna makîneyê de gavek girîng e ji ber ku ew ji bo hîperparametreyên modelek nirxên çêtirîn peyda dike. Hîperparametre parametreyên ku ji daneyan nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdekirina modelê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û dikarin bi girîngî
Çend mînakên ahenga hîperparameterê çi ne?
Ahengkirina Hyperparameter di pêvajoya çêkirin û xweşbînkirina modelên fêrbûna makîneyê de gavek girîng e. Ew verastkirina pîvanên ku ji hêla modelê bixwe ve nayên fêr kirin, lê ji hêla bikarhêner ve berî perwerdehiyê ve hatî danîn vedihewîne. Van pîvanan bi girîngî bandorê li performansa û tevgera modelê dikin, û ji bo dîtina nirxên çêtirîn
Ma rast e ku daneya destpêkê dikare di sê binkeyên sereke de were rijandin: koma perwerdehiyê, berhevoka pejirandinê (ji bo sererastkirina pîvanan), û koma ceribandinê (kontrolkirina performansa daneyên nedîtî)?
Bi rastî rast e ku databasa destpêkê ya di fêrbûna makîneyê de dikare li sê binkomên sereke were dabeş kirin: koma perwerdehiyê, koma pejirandinê, û koma ceribandinê. Van binketê di xebata fêrbûna makîneyê de ji armancên taybetî re xizmet dikin û di pêşkeftin û nirxandina modelan de rolek girîng dilîzin. Koma perwerdehiyê ya herî mezin e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Parametreyên tunekirina ML û hîperparametre çawa bi hevûdu re têkildar in?
Parametreyên guheztinê û hîperparametre di warê fêrbûna makîneyê de têgehên têkildar in. Parametreyên tunekirinê ji bo algorîtmayek fêrbûna makîneyê taybetî ne û ji bo kontrolkirina tevgera algorîtmê di dema perwerdehiyê de têne bikar anîn. Ji hêla din ve, hîperparametre parameterên ku ji daneyan nayên fêr kirin lê berî ya têne danîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ma ceribandina modelek ML li hember daneyên ku dikaribû berê di perwerdehiya modelê de were bikar anîn di fêrbûna makîneyê de qonaxek nirxandina rast e?
Qonaxa nirxandinê di fêrbûna makîneyê de gavek krîtîk e ku ceribandina modelê li hember daneyê vedihewîne da ku performansa û bandora wê binirxîne. Dema ku modelek dinirxînin, bi gelemperî tê pêşniyar kirin ku daneyên ku di qonaxa perwerdehiyê de ji hêla modelê ve nehatiye dîtin bikar bînin. Ev ji bo misogerkirina encamên nirxandina bêalî û pêbawer dibe alîkar.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Kîjan algorîtmaya ML ji bo perwerdekirina modela ji bo berhevdana belgeya daneyê maqûl e?
Yek algorîtmaya ku ji bo perwerdekirina modelek ji bo berhevdana belgeya daneyê baş e, algorîtmaya hevsengiya cosine ye. Wekheviya kozîneyê pîvana wekheviya di navbera du vektorên ne-sifir ên cîhê hilberek hundurîn de ye ku kosînoya goşeya di navbera wan de dipîve. Di çarçoveya berhevdana belgeyê de, ew ji bo destnîşankirinê tê bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Modelên zimanî yên mezin çi ne?
Modelên zimanî yên mezin di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de pêşkeftinek girîng in û di sepanên cihêreng de, di nav de pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û wergera makîneyê, girîngî bi dest xistine. Van modelan ji bo têgihiştin û hilberandina nivîsarên mîna mirovan têne çêkirin û bi karanîna gelek daneyên perwerdehiyê û teknîkên fêrbûna makîneya pêşkeftî ve têne çêkirin. Di vê bersivê de em
- 1
- 2