Hin teknîk ji bo şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modela fêrbûna kûr ve têne çêkirin çi ne?
Şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modelek fêrbûna kûr ve têne çêkirin, hêmanek bingehîn a têgihîştina tevgera wê û bidestxistina têgihîştinê ye li ser qalibên bingehîn ên ku ji hêla modelê ve hatine fêr kirin. Di vê qada Zehmetiya Hunerî de, çend teknîk dikarin werin bikar anîn da ku pêşbîniyan şîrove bikin û têgihîştina me ya pêvajoya biryardana modelê zêde bikin. Yek bi gelemperî tê bikaranîn
Di hînbûna kûr de gavên ku di analîza modelê de têkildar in çi ne?
Analîzkirina modelê di warê fêrbûna kûr de gavek girîng e ji ber ku ew dihêle ku em performans û tevgera modelên xweyên perwerdekirî binirxînin. Ew vekolînek birêkûpêk a aliyên cûrbecûr yên modelê, wek rastbûn, şîrovekirin, bihêzbûn, û kapasîteyên giştîkirinê vedihewîne. Di vê bersivê de, em ê gavên têkildar nîqaş bikin
Hin pirsgirêkên potansiyel ên ku dikarin bi torên neuralî yên ku hejmareke mezin ji pîvanan hene derkevin holê, û çawa dikarin van pirsgirêkan werin çareser kirin?
Di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên bi hejmareke mezin a parametreyan dikarin gelek pirsgirêkên potansiyel derxînin holê. Van pirsgirêkan dikarin li ser pêvajoya perwerdehiya torê, kapasîteyên giştîkirinê, û hewcedariyên hesabkirinê bandor bikin. Lêbelê, teknîk û nêzîkatiyên cûrbecûr hene ku dikarin ji bo çareserkirina van pirsgirêkan werin bikar anîn. Yek ji pirsgirêkên bingehîn ên neuralî yên mezin
Çima girîng e ku di perwerdehî û ceribandina regresyonê de algorîtma û pîvanên rast hilbijêrin?
Hilbijartina algorîtm û pîvanên rast di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de pir girîng e. Regression teknîkek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku ji bo modela têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de tê bikar anîn. Ew bi berfirehî ji bo karên pêşdîtin û pêşbînkirinê tê bikar anîn. Ew
Çima girîng e ku meriv têkildar û watedarbûna taybetmendiyan gava ku bi analîza regresyonê re dixebite bihesibîne?
Dema ku di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de bi analîza regresyonê re dixebitin, girîng e ku meriv têkildarî û watedarbûna taybetmendiyên ku têne bikar anîn were hesibandin. Ev girîng e ji ber ku qalîteya taybetmendiyan rasterast bandorê li rastbûn û şîrovekirina modela regresyonê dike. Di vê bersivê de, em ê sedemên vê yekê lêkolîn bikin
Sînorên dîtina bingehîn a komputerê bi karanîna tora neuralî ya kûr çi ne?
Tora neuralî ya kûr di warê dîtina komputerê de şoreşek çêkir, di karên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina wêneyê de pêşkeftinên berbiçav pêk anîn. Lêbelê, tevî performansa wan a balkêş, dîtina bingehîn a komputerê bi karanîna torên neuralî yên kûr ne bê sînor e. Di vê bersivê de, em ê hin hûrgelên sereke yên ku lêkolîner û bijîjk lêkolîn dikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Destpêka TensorFlow, Danasîna torên rehikan ên konvulsiyon, Nirxandina îmtîhanê
Ravekirinên AI-ê çawa di têgihîştina encamên modelê yên ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê de dibe alîkar?
Vegotinên AI-ê amûrek hêzdar e ku di têgihîştina encamên modelên dabeşkirin û paşveçûnê de di warê îstîxbarata hunerî de dibe alîkar. Bi pêşkêşkirina ravekirinên ji bo pêşbîniyên modelê, Vebêjên AI-ê bikarhêneran dihêlin ku di pêvajoya biryardana van modelan de têgihiştinê bistînin. Ev ravekirina berfireh û berfireh dê di nirxa dîdaktîkê de kûr bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Destpêka Ravekirinên ji bo Platforma AI-yê, Nirxandina îmtîhanê
Çawa torên aktîfkirinê dikarin ji me re bibin alîkar ku belavkirina aktîvkirinan di nav qatên cihêreng ên tora neuralî ya tevlihev de fam bikin?
Tûrên aktîfkirinê di têgihiştina belavkirina aktîvkirinan de di nav qatên cihêreng ên tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de rolek girîng dilîzin. Ew têgihiştinên hêja peyda dikin ka agahdarî çawa di hundurê torê de têne guheztin û pêvajokirin, ronahiyê dide karên hundurîn ên modelê û di şîrovekirina pêşbîniyên wê de arîkar dike. Di CNN de,
Armanca dîtbarîkirina taybetmendiyê di asta wêneyê de di torên neuralî yên hevgirtî de çi ye?
Dîmenbarkirina taybetmendiyê di asta wêneyê de di torên neuralî yên hevgirtî (CNN) de ji bo têgihiştin û şîrovekirina nûnertiyên fêrbûyî di hundurê torê de xizmet dike. Ew dihêle ku em têgihiştinê bistînin ka kîjan taybetmendiyên torê fêr bûye ku di wêneyekê de kifş bike û çawa ev taybetmendî beşdarî pêvajoya biryara torê dibin. Bi dîtbarîkirina
Hin kêmasiyên karanîna torên neuralî yên kûr li gorî modelên xêzik çi ne?
Torên neuralî yên kûr di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di karên fêrbûna makîneyê de, bal û populerbûna girîng bi dest xistine. Lêbelê, girîng e ku meriv bipejirîne ku ew bêyî kêmasiyên xwe ne dema ku li gorî modelên xêzik têne berhev kirin. Di vê bersivê de, em ê hin hûrgelên torên neuralî yên kûr û çima xêzik bikolin