Meriv çawa dikare di fêrbûna makîneyê de beralîbûnên kifş bike û meriv çawa dikare pêşî li van bertengiyan bigire?
Di modelên fêrbûna makîneyê de tesbîtkirina alîgiran aliyekî girîng e ji bo misogerkirina pergalên AI-ê yên adil û exlaqî. Nerazîbûn dikarin ji qonaxên cihêreng ên lûleya fêrbûna makîneyê derkevin, di nav de berhevkirina daneyan, pêşdibistanê, hilbijartina taybetmendiyê, perwerdehiya modelê, û bicîhkirinê. Tesbîtkirina alîgiran tevheviyek analîzên îstatîstîkî, zanîna domanê, û ramana rexneyî pêk tîne. Di vê bersivê de em
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
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 TensorBoard dikare serhêl were bikar anîn?
Erê, meriv dikare TensorBoard serhêl bikar bîne ji bo dîtina modelên fêrbûna makîneyê. TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi TensorFlow re tê, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew dihêle hûn aliyên cihêreng ên modelên fêrbûna makîneya xwe bişopînin û xuyang bikin, wek grafikên modelê, metrîkên perwerdehiyê, û vegirtinê. Bi dîtina van
Li ku derê meriv dikare berhevoka daneyên Iris-ê ku di nimûneyê de hatî bikar anîn bibînin?
Ji bo dîtina danûstendina Irisê ku di nimûneyê de hatî bikar anîn, meriv dikare bi navgîniya Depoya Fêrbûna Makîneya UCI-yê bigihîje wê. Danûstendina Iris di warê fêrbûna makîneyê de ji bo karên dabeşkirinê danehevek bi gelemperî tête bikar anîn, nemaze di warên perwerdehiyê de ji ber sadebûn û bandorkeriya wê di nîşandana algorîtmayên cihêreng ên fêrbûna makîneyê de. Makîneya UCI
Modela Veguhezkera Pêş-perwerdekirî ya Generative (GPT) çi ye?
Veguhezkerek Pêş-perwerdekirî ya Generative (GPT) celebek modela îstîxbarata sûnî ye ku fêrbûna neçavdêrîkirî bikar tîne da ku metnek mîna mirov fam bike û biafirîne. Modelên GPT-ê li ser gelek daneyên nivîsê pêş-perwerdekirî ne û dikarin ji bo karên taybetî yên wekî hilberîna nivîsê, werger, kurtkirin, û pirs-bersiva baş werin guheztin. Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de, nemaze di hundurê de
Ma Python ji bo Fêrbûna Makîneyê pêdivî ye?
Python zimanek bernamesaziyê ye ku di warê Fêrbûna Makîneyê (ML) de ji ber sadebûn, piralîûçalakî, û hebûna gelek pirtûkxane û çarçoveyên ku karên ML-ê piştgirî dikin, zimanek bernamesaziyek pir tê bikar anîn. Digel ku ne hewce ye ku meriv Python ji bo ML-ê bikar bîne, ew ji hêla gelek bijîjk û lêkolîneran ve tê pêşniyar kirin û tercîh kirin.
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.
Hin mînakên fêrbûna nîv-serperiştiyê çi ne?
Fêrbûna nîv-çavdêrî paradîgmayek fêrbûna makîneyê ye ku dikeve navbera fêrbûna bi çavdêrî (ku hemî dane lê têne nîşankirin) û fêrbûna neçavdêrî (ku data lê nayê binav kirin). Di fêrbûna nîv-çavdêrî de, algorîtm ji berhevokek piçûkek daneya nîşankirî û hejmareke mezin a daneya bê nîşankirî fêr dibe. Ev nêzîkatî bi taybetî di dema wergirtinê de bikêr e
Meriv çawa zane kengê perwerdehiya çavdêrîkirî û neserperiştkirî bikar tîne?
Fêrbûna bi çavdêrîkirin û neçavdêrî du celebên bingehîn ên paradîgmayên fêrbûna makîneyê ne ku li ser bingeha xwezaya daneyan û armancên peywira di dest de ji armancên cûda re xizmetê dikin. Fêmkirina kengê karanîna perwerdehiya çavdêrîkirî li hember perwerdehiya neserperiştkirî di sêwirana modelên fêrbûna makîneya bandorker de pir girîng e. Hilbijartina di navbera van her du rêbazan de girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Meriv çawa dizane ku modelek bi rêkûpêk hatî perwerde kirin? Ma rastbûn nîşanek sereke ye û gelo pêdivî ye ku ew ji% 90 zêdetir be?
Tesbîtkirina ka modelek fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk tê perwerde kirin an na, aliyekî girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê ye. Digel ku rastbûn di nirxandina performansa modelek de metrîkek girîng e (an tewra metrîkek bingehîn) jî, ew ne tenê nîşana modelek baş-perwerdekirî ye. Gihîştina rastiyek ji% 90 ne gerdûnî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye