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
Yek kodkirina germ çi ye?
Yek kodkirina germ teknîkek e ku di fêrbûna makîneyê û hilberandina daneyê de tê bikar anîn da ku guhêrbarên kategorîk wekî vektorên binaryê temsîl bike. Ew bi taybetî dema ku bi algorîtmayên ku nikaribin rasterast daneyên kategorîkî bi rê ve bibin, mîna texmînkerên sade û sade, bikêr e. Di vê bersivê de, em ê têgeha yek kodkirina germ, mebesta wê û
Meriv çawa TensorFlow saz dike?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê pirtûkxaneyek çavkaniya vekirî ya populer e. Ji bo sazkirina wê hûn pêşî hewce ne ku Python saz bikin. Ji kerema xwe şîret bikin ku rêwerzên mînak ên Python û TensorFlow tenê wekî referansek razber ji texmînkerên sade û hêsan re xizmet dikin. Dê rêwerzên berfireh li ser karanîna guhertoya TensorFlow 2.x di materyalên paşîn de bişopînin. Ger hûn bixwazin
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
Ma fêrbûna kûr dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin?
Fêrbûna kûr bi rastî dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin. Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên çêkirî yên bi pir qatan, ku wekî torên neuralî yên kûr jî têne zanîn. Van torgilokan ji bo fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ên daneyan hatine sêwirandin, ku wan çalak dikin
Ma rast e ku meriv pêvajoyek nûvekirina parametreyên w û b wekî pêngavek perwerdehiya fêrbûna makîneyê bi nav bike?
Pêvajoyek perwerdehiyê di çarçoveya fêrbûna makîneyê de pêvajoya nûvekirina pîvanan, nemaze giraniya (w) û pêşbaziyên (b), modelek di qonaxa perwerdehiyê de vedibêje. Van pîvanan girîng in ji ber ku ew tevger û bandoriya modelê di çêkirina pêşbîniyan de diyar dikin. Ji ber vê yekê, bi rastî rast e ku were gotin
Ma çarçoweya TensorFlow ya Google dihêle ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta abstraksiyonê zêde bike (mînak bi guheztina kodkirinê bi veavakirinê)?
Çarçoveya Google TensorFlow bi rastî rê dide pêşdebiran ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta razberbûnê zêde bikin, ku destûrê dide guheztina kodkirinê bi veavakirinê. Ev taybetmendî di warê hilberînerî û karanîna hêsan de feydeyek girîng peyda dike, ji ber ku ew pêvajoya çêkirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dike. Yek
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr