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
Armanca bikaranîna serdeman di fêrbûna kûr de çi ye?
Armanca karanîna serdeman di fêrbûna kûr de perwerdekirina torgilokek neuralî ye ku bi dubarekirina daneya perwerdehiyê ji modelê re pêşkêş dike. Serdemek wekî yek derbasbûnek bêkêmasî di tevahiya databasa perwerdehiyê de tê pênase kirin. Di her serdemekê de, model li gorî xeletiya ku di pêşbînkirina encam de dike, pîvanên xwe yên hundurîn nûve dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Bi fêrbûna kûr pêşve diçin, Analîza model, Nirxandina îmtîhanê
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
Têgîna kêmbûnê rave bikin û çima ew di modelên fêrbûna makîneyê de pêk tê.
Kêmbûn fenomenek e ku di modelên fêrbûna makîneyê de çêdibe dema ku model nekare qalibên bingehîn û têkiliyên heyî yên di daneyê de bigire. Ew ji hêla biasiya bilind û cûdahiya kêm ve tête diyar kirin, di encamê de modelek pir hêsan e ku meriv bi rastbûna tevliheviya daneyê temsîl bike. Di vê ravekirinê de, em ê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1, Nirxandina îmtîhanê
Di performansa modelê de li ser daneyên nû, yên nedîtî de veqetînên ku hatine dîtin çi bûn?
Performansa modelek fêrbûna makîneyê li ser daneyên nû, nedîtî dikare ji performansa wê ya li ser daneyên perwerdehiyê dûr bixe. Van deviyan, ku wekî xeletiyên giştîkirinê jî têne zanîn, ji ber çend faktorên model û daneyê derdikevin. Di çarçoveya AutoML Vision de, amûrek hêzdar a ku ji hêla Google Cloud ve ji bo karên dabeşkirina wêneyê hatî peyda kirin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, AutoML Vision - beş 2, Nirxandina îmtîhanê