Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
Têkiliya di navbera hejmara serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê û rastbûna pêşbîniyê de aliyek girîng e ku bi girîngî bandorê li performans û şiyana giştîkirina modelê dike. Serdemek bi yek derbasbûna bêkêmasî ya di tevahiya databasa perwerdehiyê de vedibêje. Fêmkirina ka hejmara serdeman çawa bandorê li rastbûna pêşbîniyê dike pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Dûrketin çi ye û ew çawa di modêlên fêrbûna makîneyê de li dijî zêdeperedanê şer dike?
Dropout teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku di modelên fêrbûna makîneyê de, nemaze di torên neuralî yên fêrbûna kûr de, tê bikar anîn da ku li dijî zêdebarkirinê şer bikin. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek li ser daneyên perwerdehiyê baş pêk tîne lê nekare daneyên nedîtî giştî bike. Dropout vê pirsgirêkê bi rêgirtina li hev-adaptasyonên tevlihev ên neuronên di torê de digire, wan neçar dike ku bêtir fêr bibin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 2, Nirxandina îmtîhanê
Meriv çawa dikare rêkûpêk bibe alîkar ku di modelên fêrbûna makîneyê de pirsgirêka zêdebûnê çareser bike?
Birêkûpêkkirin di fêrbûna makîneyê de teknîkek hêzdar e ku dikare bi bandor pirsgirêka zêdekirina di modelan de çareser bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek daneyên perwerdehiyê pir baş fêr dibe, heya wê astê ku ew pir pispor dibe û nekare baş bi daneyên nedîtî re giştî bike. Birêkûpêkkirin bi lêzêdekirina termek cezakirinê ji kêmkirina vê pirsgirêkê re dibe alîkar
Cûdahiyên di navbera modelên bingehîn, piçûk û mezintir de di warê mîmarî û performansê de çi bûn?
Cûdahiyên di navbera modelên bingehîn, piçûk, û mezintir de di warê mîmarî û performansê de dikare ji cûrbecûrbûna hejmara qat, yekîne û pîvanên ku di her modelê de têne bikar anîn de were veqetandin. Bi gelemperî, mîmariya modelek tora neuralî bi rêxistin û birêkûpêkkirina qatên wê vedibêje, di heman demê de performans vedibêje ka çawa
Di warê performansa modelê de kêmbûn ji zêdebarkirinê çawa cûda dibe?
Di modelên fêrbûna makîneyê de du pirsgirêkên hevpar in ku dikarin bi girîngî bandorê li performansa wan bikin. Di warê performansa modelê de, kêmbûn çêdibe dema ku modelek pir hêsan e ku meriv qalibên bingehîn di daneyê de bigire, ku di encamê de rastbûna pêşbîniya xirab dibe. Ji aliyek din ve, dema ku modelek pir tevlihev dibe, zêdebûn çêdibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 2, Nirxandina îmtîhanê
Di fêrbûna makîneyê de zêde guncan çi ye û çima çêdibe?
Zêdebûn di fêrbûna makîneyê de pirsgirêkek hevpar e ku modelek li ser daneyên perwerdehiyê pir baş dixebite lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ew gava ku model pir tevlihev dibe û dest bi jibîrkirina deng û hûrgelên di daneyên perwerdehiyê de dike, li şûna fêrbûna şêwaz û têkiliyên bingehîn pêk tê. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 2, Nirxandina îmtîhanê
Girîngiya peyva ID-ê di rêza kodkirî ya pir-germ de çi ye û ew çawa bi hebûn an nebûna peyvan di vekolînekê de têkildar e?
Peyva ID-ê di rêzek kodkirî ya pir-germ de di temsîlkirina hebûn an tunebûna peyvan de di vekolînekê de girîngiyek girîng digire. Di çarçoweya peywirên hilanîna zimanê xwezayî (NLP) de, mîna analîza hestê an dabeşkirina nivîsê, rêzika kodkirî ya pir-germ teknîkek bi gelemperî tête bikar anîn ku daneyên nivîsê temsîl dike. Di vê plana kodkirinê de,
Armanca veguherandina nirxandinên fîlimê di nav rêzek kodkirî ya pir-germ de çi ye?
Veguheztina nirxandinên fîlimê di nav rêzek kodkirî ya pir-germ de di warê Zehmetkêşiya Hunerî de, nemaze di çarçoweya çareserkirina pirsgirêkên zêde û kêmasiyan de di modelên fêrbûna makîneyê de, armancek girîng xizmet dike. Vê teknîkê veguheztina nirxandinên fîlima nivîsê vediguhezîne nûnertiyek hejmarî ku dikare ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve were bikar anîn, nemaze yên ku bi karanîna têne bikar anîn.
Meriv çawa di warê perwerdehî û windakirina erêkirinê de zêdepergal dikare were xuyang kirin?
Zêdebûn di modelên fêrbûna makîneyê de pirsgirêkek hevpar e, tevî yên ku bi karanîna TensorFlow têne çêkirin. Dema ku modelek pir tevlihev dibe û li şûna fêrbûna şêwazên bingehîn dest bi jibîrkirina daneyên perwerdehiyê dike. Ev dibe sedema gelemperîkirina nebaş û rastbûna perwerdehiya bilind, lê rastbûna pejirandinê kêm. Di warê perwerdehî û windakirina pejirandinê de,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2