Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmayên-based tora neuralî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên li ser bingeha daneyan de rolek bingehîn dileyzin. Van algorîtmayan ji qatên girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, ku ji avahiya mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Ji bo bi bandor perwerdekirin û karanîna torên neuralî, çend parametreyên sereke di nav de hewce ne
Rêjeya fêrbûnê di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Rêjeya fêrbûnê di çarçoweya fêrbûna makîneyê de pîvanek guheztina modela girîng e. Ew li ser bingeha agahdariya ku ji qonaxa perwerdehiya berê hatî wergirtin, di her dubarekirina pêngava perwerdehiyê de mezinahiya gavê destnîşan dike. Bi eyarkirina rêjeya fêrbûnê, em dikarin rêjeya ku model ji daneyên perwerdehiyê fêr dibe û kontrol bikin
Çima nirxandin 80% ji bo perwerdeyê û 20% ji bo nirxandinê ye lê ne berevajî ye?
Veqetandina 80% giraniyê ji perwerdehiyê û 20% giraniyê ji bo nirxandina di çarçoweya fêrbûna makîneyê de biryarek stratejîk e ku li ser gelek faktoran pêk tê. Armanca vê belavkirinê ew e ku hevsengiyek di navbera xweşkirina pêvajoya fêrbûnê û misogerkirina nirxandina rast a performansa modelê de çêbike. Di vê bersivê de, em ê li sedeman hûr bibin
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
Di qonaxa perwerdehiya fêrbûna kûr de rola algorîtmayên xweşbîniyê yên wekî daketina gradientê ya stokastîk çi ye?
Algorîtmayên optimîzasyonê, mîna daketina gradientê ya stokastîk (SGD), di qonaxa perwerdehiya modelên fêrbûna kûr de rolek girîng dileyzin. Fêrbûna kûr, jêrzemîna îstîxbarata sûnî, balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên bi pir qatan da ku fêrî şêwazên tevlihev bibin û pêşbîniyên an dabeşkirina rast bikin. Pêvajoya perwerdehiyê bi dubarekirina pîvanên modelê ve girêdayî ye
Armanca fonksiyona "train_neural_network" di TensorFlow de çi ye?
Fonksiyona "train_neural_network" di TensorFlow de di warê fêrbûna kûr de armancek girîng xizmet dike. TensorFlow pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ye ku bi berfirehî ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî tê bikar anîn, û fonksiyona "train_neural_network" bi taybetî pêvajoya perwerdehiya modelek tora neuralî hêsantir dike. Ev fonksiyon di xweşbînkirina parametreyên modelê de ji bo baştirkirina rolek girîng dilîze
Hilbijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê çawa bandorê li performansa modelek fêrbûna kûr dike?
Performansa modelek fêrbûna kûr ji hêla faktorên cihêreng ve tê bandor kirin, di nav de bijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê. Van her du beşan di destnîşankirina kapasîteya modelê ya fêrbûn û giştîkirina daneyan de rolek girîng dileyzin. Di vê bersivê de, em ê li bandora algorîtmayên xweşbîniyê û mîmarên torê bigerin
Di pêkanîna SVM de kîjan hêman hîn jî winda ne û ew ê di dersa pêşerojê de çawa werin xweşbîn kirin?
Di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmaya Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) bi berfirehî ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. Afirandina SVM-ek ji sifirê bi cîbicîkirina pêkhateyên cihêreng pêk tê, lê dîsa jî hin hêmanên wenda hene ku dikarin di dersên pêşerojê de werin xweşbîn kirin. Ev bersiv dê ravekirinek berfireh û berfireh bide
Armanca pîvandina taybetmendiyan di perwerdehî û ceribandina regresyonê de çi ye?
Pîvankirina taybetmendiyan di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de di bidestxistina encamên rast û pêbawer de rolek girîng dilîze. Armanca pîvandinê normalîzekirina taybetmendiyan e, dabînkirina ku ew li ser pîvanek wekhev in û xwedî bandorek berawirdî li ser modela paşverûtiyê ne. Ev pêvajoya normalîzekirinê ji ber sedemên cûda, di nav de başkirina hevgirtinê, pêwîst e,
Modela ku di serîlêdanê de hatî bikar anîn çawa hate perwerde kirin, û di pêvajoya perwerdehiyê de kîjan amûr hatin bikar anîn?
Modela ku di serlêdanê de ji bo alîkariya xebatkarên Bijîjkên Bê Sînor ji bo dermankirina antîbiyotîkan ji bo enfeksiyonan tê bikar anîn, bi karanîna tevhevek fêrbûna çavdêrî û teknîkên fêrbûna kûr hate perwerde kirin. Fêrbûna çavdêrîkirî perwerdehiya modelek bi karanîna daneya binavkirî vedihewîne, ku li wir daneya têketinê û derketina rast a têkildar tê peyda kirin. Ji hêla din ve fêrbûna kûr vedibêje
- 1
- 2